JP4922175B2 - Location-based social networking system and method - Google Patents

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Abstract

Systems and methods for profile matching and promotion. Location-related data and other profile characteristics are used for promotion and for matching of businesses, venues and other entities with user specified criteria.

Description

本発明は、一般に、人々及びエンティティに関するプロフィール情報を発生し及び収集し、そのプロフィール情報に基づいて前記人々及びエンティティをマッチングさせ又はフィルタリングするシステム及び方法に係る。   The present invention generally relates to a system and method for generating and collecting profile information about people and entities and matching or filtering the people and entities based on the profile information.
ソーシャルネットワーキングシステムは、プロフィールを使用して、互いに会いたい人々を接続することができる。他の方法では会うことのない他人や友人を接続するという考え方は、有力なものである。しかしながら、これらシステムの価値は、マッチングを行なうのに使用される基礎的方法、即ち共通の仕事関係、社会的関係、家族関係、適合する肉体的特徴、或いは食べ物や衣服や余暇活動やスポーツや娯楽や音楽や芸術等についての自己宣言した好みのような基本的好みの特徴によって制限されることがある。   Social networking systems can use profiles to connect people who want to meet each other. The idea of connecting other people and friends who would not meet in any other way is powerful. However, the value of these systems is based on the basic methods used to perform matching: common work relationships, social relationships, family relationships, compatible physical characteristics, or food, clothing, leisure activities, sports and entertainment. And may be limited by basic preference features such as self-declared preferences for music, art, etc.
このような基本的なソーシャルネットワーキングシステムに伴う重大な問題は、マッチング基準の検証性及び真正性に欠け、質の低いマッチングの氾濫を招くことである。質の低いマッチングが多過ぎると、システム全体の信頼性を失い、全体的な有用性が不充分となり、且つこのようなマッチング基準を通して人に会った(エンティティに接続した)ときに信用上の問題を招くことになる。   A serious problem with such a basic social networking system is that the matching criteria are lacking in verifiability and authenticity, leading to flooding of poor quality matching. Too many low-quality matches loses the reliability of the entire system, makes it less useful overall, and is a credit problem when meeting people (connected to entities) through such matching criteria Will be invited.
別の問題として、このようなシステムは、アンケートに書き込むのと同様に、ユーザが個人的情報を入力することにより自己発生プロフィールを作成するという退屈な作業を実行することを強制する。これは、参加者にとって不便で、且つ誰もが信頼し得る基準がないという2つの問題を招く。第1に、多くの人々は、多忙であるか又は怠慢である。ユーザが多変量のプロフィールを作成し更新することに依存するシステムは、本来、欠点がある。非常に多くの人々が自分のプロフィールをつまらなくする。第2に、人々は、自己宣言情報のところに来ると異なる標準を有する。自分はワインの目利きと思い、又、誰かの定義によれば、自分は初心者と思うことがある。更に、自分のプロフィールを作成する際に自分で供給する情報は、システムにおいて自分を他のユーザと区別するのに有用でないことがある。例えば、自分は、自己発生プロフィールではレッドソックスのファンと言うことができる。しかしながら、この情報は、ボストン地域にいる数千の他のレッドソックスファンの中で区別するのに有用なものではない。微妙なものが失われている。例えば、自分は、熱狂的なファンで、自分のようにシーズンチケットを有する他の者に会いたい。換言すれば、段階的変化情報が重要であり、あるときには、それが失われるか、又は自己発生プロフィールで誤って特徴付けされることがある。   As another problem, such systems force the user to perform the tedious task of creating a self-generated profile by entering personal information, similar to filling out a questionnaire. This leads to two problems that are inconvenient for the participants and that there is no standard that everyone can trust. First, many people are busy or neglected. Systems that rely on users to create and update multivariate profiles are inherently flawed. Too many people make their profile boring. Second, people have different standards when coming to self-declared information. I think I am a connoisseur of wine and, according to someone's definition, I think I am a beginner. Furthermore, the information you supply yourself when creating your profile may not be useful in distinguishing yourself from other users in the system. For example, you can say you are a Red Sox fan in your self-generated profile. However, this information is not useful to distinguish among thousands of other red sox fans in the Boston area. Something subtle is lost. For example, you want to meet others who are enthusiastic fans and who have season tickets like you. In other words, gradual change information is important and in some cases it can be lost or mischaracterized with a self-generated profile.
それ故、ユーザプロフィールに根拠及び標準を追加する改良されたシステム及び方法、理想的には、プロフィールを構築し維持する厄介なタスクの負担をユーザに掛けないシステム及び方法が要望される。又、ユーザを位置及び状況に基づいてマッチングさせフィルタリングする改良されたシステム及び方法も要望される。更に、人々を他の人々とマッチングさせるだけではなく、人々を、レストランやバーや組織やパーティや店や都市のような「エンティティ」ともマッチングさせるのを許す改良されたシステムも要望される。   Therefore, there is a need for an improved system and method for adding rationales and standards to a user profile, ideally a system and method that does not burden the user with the cumbersome task of building and maintaining the profile. There is also a need for improved systems and methods for matching and filtering users based on location and context. Further, there is a need for an improved system that not only matches people with other people, but also allows people to be matched with “entities” such as restaurants, bars, organizations, parties, shops, and cities.
本発明は、ソーシャルネットワーキングシステム及び方法に係る。位置に関連したデータ及び他の行動及び外因的に発生される特性を使用して、自己発生プロフィールに置き換え又はそれを補足し、システムを使用してなされるマッチングの質及び信頼性を向上させると共に、プロフィール情報の入力を容易にする。   The present invention relates to social networking systems and methods. Using location-related data and other behaviors and exogenously generated characteristics to replace or supplement self-generated profiles and improve the quality and reliability of matching done using the system , Making it easy to enter profile information.
本発明の新規な特徴は、特許請求の範囲に特に記載する。本発明の特徴及び効果は、本発明の原理を使用した実施形態を示す以下の詳細な説明及び添付図面から良く理解されよう。   The novel features of the invention are set forth with particularity in the appended claims. The features and advantages of the present invention will become better understood from the following detailed description and accompanying drawings, which illustrate embodiments using the principles of the present invention.
本発明の実施形態は、移動装置のユーザに対するプロフィール情報を収集し及び発生し、そしてそれらプロフィールに基づいてユーザをマッチングさせるシステム及び方法を提供する。特に、移動装置は、位置に基づく情報を発生し又は受信して、プロフィール情報の発生と、その情報を使用して、異なる状況におけるユーザをマッチングさせることの両方を増強することができる。特に、プロフィールと、それらを使用する仕方は、ユーザの位置と、ユーザにより確立されるプログラム可能なフィルタ及び設定とに基づいて変化し得る。例えば、土曜の夜にナイトクラブにいるユーザには、近くにいる友人について知らせるか、或いは共通の友人をもつ他のユーザや、又はマッチングを指示し又はソーシャルな会合を容易にする他の特性について知らせることができる。他方、ユーザが平日の産業見本市にいるときには、異なるプロフィール情報及びフィルタを使用することができる。状況は、ユーザにより(「仕事モード」、「ソーシャルモード」、等を手動で選択することにより)容易に設定することができ、及び/又は時間や場所や他のパラメータに基づいて装置により自動的に設定することができる。このために、装置は、あるプログラム可能なロジックを使用して、推測すべき統計学的情報、例えば、場所、時間及び他のファクタの組み合せが与えられると、ユーザが「ソーシャルモード」に入る見込みが最も高いという統計学的情報の使用を含む状況を自動的に決定し、これにより、ユーザ装置の設定を周期的に調整しなければならないトラブルからユーザを救済することができる。   Embodiments of the present invention provide systems and methods for collecting and generating profile information for a user of a mobile device and matching users based on those profiles. In particular, the mobile device can generate or receive location-based information to enhance both the generation of profile information and using that information to match users in different situations. In particular, the profiles and how they are used can vary based on the user's location and the programmable filters and settings established by the user. For example, let users in nightclubs on Saturday nights know about nearby friends, or other users with common friends, or other characteristics that direct matching or facilitate social meetings I can inform you. On the other hand, different profile information and filters can be used when the user is at a weekday industrial trade show. The situation can be easily set by the user (by manually selecting “work mode”, “social mode”, etc.) and / or automatically by the device based on time, location and other parameters Can be set to To this end, the device uses some programmable logic to give the user a “social mode” given the statistical information to guess, eg a combination of location, time and other factors. The situation involving the use of statistical information that is the highest is automatically determined, thereby relieving the user from troubles that have to periodically adjust the user device settings.
プロフィール情報は、ユーザの行動特性、外因的に発生される特性、及びユーザ指定情報から発生することができる。更に、プロフィールは、ユニークな識別子と、プライバシー目的の1つ以上の匿名又は一時的識別子とを含んでもよい。次いで、プロフィールを使用して、ユーザ間のマッチングを提案するか、又はユーザにアイスブレーカー(icebreaker)(会話を開始するのに適した会話の話題)を与えることができる。   Profile information can be generated from user behavior characteristics, exogenously generated characteristics, and user specified information. Further, the profile may include a unique identifier and one or more anonymous or temporary identifiers for privacy purposes. The profile can then be used to suggest matching between users or to give the user an icebreaker (a conversation topic suitable for starting a conversation).
ユーザプロフィールにおけるデータフィールドは、データの形式(行動、外因、ユーザ指定又は他の形式)、並びにマッチング目的のためのデータの質を指示するために、タグ付けすることができる。質のファクタは、ユーザに対する特定データの関連性の指示と、情報の精度の信用性を含んでもよい。例えば、データは、ユーザが訪問した位置に基づいて収集されてもよい。しかしながら、ほとんどの日に位置の追跡ができなかった場合には、ユーザが訪問した小さな1組の位置に関するデータは、ユーザの行動に関する有意義な情報を与えないかもしれない。更に、データの信用性は、データのソース(例えば、ユーザ指定であるか、又は外因的ソースから得られたものであるか)に依存するか、或いはデータが信頼し得るソースにより検証されたものであるかどうかに依存する。例えば、私のユーザプロフィールは、私がジョー・スミスと友人であることを指示してもよい。この情報は、共通の友人をもつ人々をマッチングするための有用な仕方を与えることができる。しかしながら、ジョーは、私が友人であると全く考えていないこともある。従って、彼の友人であるボナ・ファイドは、私がジョーの友人であると信じて、私との会合に誤って導かれ、ジョーが私をほとんど知らないことを後になって知るしかない。この種の信用の問題は、マッチングに使用されるデータの信頼性を資格化する何らかの手段がないと、頻繁に発生する。データに他の信用指示がないと、情報の有用性を決定できず、マッチングシステム全体が問題となる。マッチングシステムが接続に信頼性があることを植えつけるよう意図されているとすれば、人々がシステムを信頼して最終的にだまされたと感じ、真実を偽って関連付けされたことしか見出せないような悪用を招き得る。他方、この情報(及び一般的にはシステム)の信用性は、ジョーが我々の関係を確認し、検証し、又は評価するか、又は(同じことを行なう別の仕方として)私の行動プロフィールが(GPS追跡又は他の手段を通じて)私がジョーと物理的に長い時間を費やしたことを指示するか、或いは私が彼と電話やeメールで定期的に通信する場合には、改善することができる。従って、ユーザが提示した情報を、観察した行動から得た行動情報で補足することで、マッチングを行なうのに使用するデータの信憑性を著しく高め、ひいては、ユーザの全体的な経験を改善することができる。   Data fields in the user profile can be tagged to indicate the type of data (behavior, extrinsic, user specified or other format), as well as the quality of the data for matching purposes. Quality factors may include an indication of the relevance of specific data to the user and the reliability of the accuracy of the information. For example, data may be collected based on the location visited by the user. However, if the location could not be tracked on most days, data on a small set of locations visited by the user may not provide meaningful information about the user's behavior. In addition, the authenticity of the data depends on the source of the data (eg whether it is user-specified or obtained from an exogenous source) or the data has been verified by a trusted source Depends on whether or not. For example, my user profile may indicate that I am a friend with Joe Smith. This information can provide a useful way to match people with common friends. However, Joe may never think I am a friend. Therefore, his friend Bona Feid believes that I am Joe's friend and is misguided to a meeting with me and knows later that Joe hardly knows me. This type of trust problem frequently occurs without some means of qualifying the reliability of the data used for matching. Without other credit instructions in the data, the usefulness of the information cannot be determined and the entire matching system becomes a problem. If the matching system is intended to instill a reliable connection, people feel that they have finally been cheated by trusting the system and can only find that they have been associated with falsehood Can be abused. On the other hand, the credibility of this information (and generally the system) is that Joe confirms, verifies, or evaluates our relationship, or (as an alternative to doing the same) my behavior profile If I indicate that I spent a lot of physical time with Joe (via GPS tracking or other means) or if I communicate regularly with him by phone or email it can. Therefore, supplementing the information presented by the user with action information obtained from the observed action significantly increases the credibility of the data used for matching and thus improves the overall experience of the user. Can do.
図1は、本発明の実施形態に関連して使用できる移動装置100を例示するブロック図である。この移動装置は、例えば、パーソナルデジタルアシスタント(PDA)、セルラー電話、ラップトップコンピュータ、ページャー、又は他の通信装置でよい。例示的装置100は、中央処理ユニット102と、メモリ106と、ネットワークインターフェイスカード(NIC)110と、グローバルポジショニングシステム(GPS)112と、これらコンポーネント間で通信するためのバス104とを備えている。メモリ106は、移動装置100のユーザに関するプロフィール情報と、他のユーザをマッチングさせるためのターゲットプロフィールと、これらプロフィールを使用するための設定及びフィルタとを含むプロフィール情報108を記憶することができる。又、メモリ106は、関係データベース、フラットファイルシステム、或いは他のデータベース又はファイルフォーマットでプロフィールを記憶してもよい。装置100に関するこの情報の記憶は、特定のネットワーク又はサーバーへの接続があるかどうかに関わらず、他の装置に遭遇したときに(例えば、Bluetooth又は他の通信インターフェイスを経て)アドホックな(その場限りの)ベースでマッチングが生じるのを許す。例えば、図2は、2つの移動装置202及び204が直接通信を使用して、選択されたプロフィール情報(例えば、潜在的マッチングを指示するターゲットプロフィールを含んでもよい)を交換するところを示している。いずれの装置も、マッチングがあるかどうか決定し、そして他のユーザに通知を送ることができる。   FIG. 1 is a block diagram illustrating a mobile device 100 that can be used in connection with embodiments of the present invention. This mobile device may be, for example, a personal digital assistant (PDA), a cellular phone, a laptop computer, a pager, or other communication device. The exemplary device 100 includes a central processing unit 102, a memory 106, a network interface card (NIC) 110, a global positioning system (GPS) 112, and a bus 104 for communicating between these components. The memory 106 may store profile information 108 that includes profile information about the user of the mobile device 100, target profiles for matching other users, and settings and filters for using these profiles. The memory 106 may also store profiles in a relational database, flat file system, or other database or file format. This storage of information about the device 100 is ad hoc (in-situ) when another device is encountered (eg, via Bluetooth or other communication interface) regardless of whether there is a connection to a particular network or server. Allows matching to occur on a (limited) basis. For example, FIG. 2 shows two mobile devices 202 and 204 using direct communication to exchange selected profile information (e.g., may include a target profile that indicates potential matching). . Either device can determine if there is a match and send notifications to other users.
プロフィール情報108は、メモリ106に記憶されてCPU102で処理されるアプリケーションソフトウェアにより使用することができる。この情報の全部又は一部分を個別のネットワークサーバーに記憶して、このサーバーがユーザプロフィールを発生、維持及び処理するようにしてもよい。NIC110又は他のネットワークインターフェイスが外部ネットワークにアクセスして、ネットワークサーバー及び/又は他の移動装置との通信を許す。   The profile information 108 can be used by application software stored in the memory 106 and processed by the CPU 102. All or part of this information may be stored in a separate network server, which may generate, maintain and process user profiles. NIC 110 or other network interface accesses an external network to allow communication with network servers and / or other mobile devices.
ある実施形態では、ユーザは、彼の札入れ内のカードのような受動的識別子を使用して参加することができる。システムが、顔確認ソフトウェアを実行しているコンピュータに接続されたカジノスタイルのカメラによるユーザの肉体的特性のみにより、或いは他の生物測定学的識別子を通して、ユーザを追跡できる場合には、ユーザは、実際に、何も行わずに又は何ももたずに、参加することができ、即ちユーザのプロフィールは、システムがユーザを「ウオッチ」しているので、システムにより必要に応じて更新及び検索される。ある実施形態では、このシステムを使用するように意図された装置及び機器は、人々の身体に埋め込まれるチップ及びデバイス、生物測定学的識別子、及び他の追跡技術と置き換えることができる。従って、本発明の実施形態は、スマートホン及び他の移動装置に限定されず、実施可能な他の技術も包含するように適応され得る。   In some embodiments, the user can participate using a passive identifier such as a card in his wallet. If the system can track the user only by physical characteristics of the user with a casino-style camera connected to a computer running facial recognition software, or through other biometric identifiers, the user In fact, you can join without doing anything or nothing, ie the user's profile is updated and retrieved as needed by the system as the system “watches” the user. The In certain embodiments, the devices and equipment intended to use this system can be replaced with chips and devices that are implanted in people's bodies, biometric identifiers, and other tracking technologies. Thus, embodiments of the invention are not limited to smartphones and other mobile devices, but can be adapted to encompass other technologies that can be implemented.
GPS112は、プロフィール情報を発生しそしてユーザをマッチングするのに使用できる位置データを発生する。グローバルポジショニングシステムから発生される位置情報に代わって又はそれに加えて、他の位置ベース情報を発生し又は受信することができる。ある実施形態では、位置情報は、セルラー電話ネットワークに基づいて(例えば、電話が位置するセルに基づいて、又はより精巧な三角測量技術により)発生することもできるし、或いは位置データが入手できる装置又はネットワークアクセスポイントへの接近度を決定することにより発生することもできる。換言すれば、位置データをもたない装置は、自分の位置を知っている装置と直接的又は間接的に通信できる場合には、その位置を少なくともおおよそ知ることができる(例えば、GPSに依存するが屋内にあって空を見ることができない装置は、空を見ることのできる近傍の装置からの位置情報を通過するようにディジーチェーン化することができる)。更に、特定の会場が、特定の位置、催し又は活動に関する情報を放送するか又は他のやり方で提供することができる(例えば、Bluetooth、Wi−Fi又は他のメカニズムを通して)。ユーザが、ナイトクラブ、遊園地、スポーツ競技場、コンサートホール又は他の会場に入ったり出たりするときに、その位置や、催し又は活動に関する他の情報を指示するメッセージを移動通信装置に送信することができる。会場の異なる部分に対して異なるメッセージを送信して、例えば、マルチスクリーン映画館にいるユーザの装置が、ユーザがどの映画を見るか知ることができるようにする。又、ユーザの相対的な位置を決定するためのローカル三角測量システム又はメカニズムを使用して、特定の「マイクロ位置」を識別するか、又はユーザが会場内で互いを見つける上で助けとなることができ、これは、特に、ユーザが互いに知らないときに、例えば、混雑したバーの中で他人と他人との間にマッチングが生じた場合に、有用である(マイクロ位置方法は、2人のユーザ間に受信される信号の強度及び方向を含み、従って、コンパスのように働き、矢印がターゲットユーザを指すと共に、「ホット/コールド」計器が距離を指示する)。指定の範囲内にある他のユーザ及び装置の識別は、プライバシーの保護手段を組み込んだユーザプロフィールに使用するために、収集されてタイムスタンプが押される(例えば、あなたの付近の人々に関する、名前ではなく、あるメタ情報の記録及びタイムスタンプ処理)。更に、他のユーザ及び装置が位置情報(例えば、GPSの位置、ユーザが入力する位置、等)を含む場合には、たとえユーザの装置がこの情報を発生できなくても、この情報をプロフィールに関連付けることもできる。   The GPS 112 generates profile information and generates location data that can be used to match users. Other position-based information can be generated or received instead of or in addition to the position information generated from the global positioning system. In some embodiments, location information can be generated based on a cellular telephone network (eg, based on the cell where the phone is located, or by more sophisticated triangulation techniques), or a device where location data is available. Alternatively, it can be generated by determining the degree of access to the network access point. In other words, a device without location data can know at least approximately its location if it can communicate directly or indirectly with a device that knows its location (eg, depending on GPS) Devices that are indoors and cannot see the sky can be daisy chained to pass location information from nearby devices that can see the sky). In addition, certain venues may broadcast or otherwise provide information regarding specific locations, events or activities (eg, via Bluetooth, Wi-Fi or other mechanisms). When a user enters or exits a nightclub, amusement park, sports stadium, concert hall or other venue, it sends a message to the mobile communication device indicating its location and other information about the event or activity be able to. Different messages are sent to different parts of the venue so that, for example, the user's device in a multi-screen movie theater can know which movie the user will see. It also uses local triangulation systems or mechanisms to determine the user's relative location to identify specific “micro-locations” or to help users find each other in the venue. This is particularly useful when users do not know each other, for example, when a match occurs between others in a crowded bar (the micro-position method is Including the strength and direction of the signal received between the users, thus acting like a compass, the arrow pointing to the target user and the “hot / cold” instrument indicating the distance). The identity of other users and devices within the specified range is collected and time stamped for use in user profiles that incorporate privacy protection measures (for example, in the name of people near you) There is no meta information recording and time stamp processing). In addition, if other users and devices include location information (eg, GPS location, location entered by the user, etc.), this information may be included in the profile even if the user's device cannot generate this information. It can also be associated.
同じ会場にいる人々に関するデータを使用して、ユーザのプロフィールを向上させることができる。例えば、ユーザが金融部門の仕事についている20代及び30代の人々が存在するバーに行く場合に、これを使用して、マッチングの選択肢を通知できるユーザについてシステムに「教える」ことができる。同様に、所与の位置を訪問する人々に関して知られている情報を使用して、場所自体のプロフィールを構築することができ、従って、あるバーは、1日の時刻や、フェンウェイ・パークでその日にゲームがあるかどうかに基づいて、オートバイ熱狂者、レッドソックスファン、又はその両方のたまり場として「エンティティ・プロフィール」を展開することができる。エンティティが、それに関連したプロフィール情報を有する場合には、そのバーに行こうと考えている誰かが前もってこの情報にアクセスすることができる。あなたがそのバーの常連客に適合するかどうか予想するために、プロフィールマッチングアルゴリズムを使用することができる。行動情報(例えば、ユーザが特定のバー又は特定「形式」のバーに頻繁に行くかどうか)及び/又はユーザ宣言情報(例えば、ユーザが所与の場所でその経験を明確に評価するとき)を使用するフィードバックシステムを用いることができる。エンティティのプロフィール及びその客のプロフィールは、動的に相互作用して、互いに構築し、時間と共に保証されて進化することができる。   Data about people in the same venue can be used to improve the user's profile. For example, if a user goes to a bar with people in their 20s and 30s who are working in the financial sector, this can be used to “teach” the system about users who can be notified of matching options. Similarly, information known about people visiting a given location can be used to build a profile of the location itself, so a bar can be used at a day time or at Fenway Park. Based on whether there is a game on that day, an “entity profile” can be developed as a hangout for motorcycle enthusiasts, red sox fans, or both. If an entity has profile information associated with it, anyone who wants to go to that bar can access this information in advance. A profile matching algorithm can be used to predict whether you will fit the bar patron. Behavior information (eg, whether the user frequently goes to a particular bar or a particular “type” bar) and / or user declaration information (eg, when the user clearly evaluates the experience at a given location) The feedback system used can be used. Entity profiles and their customer profiles can interact dynamically, build together, and evolve in a guaranteed manner over time.
時間を費やす場所、例えば、バーやナイトクラブや学校やレストランやカントリークラブやバケーションリゾートや会社(あなたが雇われるかもしれない)、等を選択するこのプロセスは、テクノロジーからの支援なしに今日起こる何かであり、即ち人々は、その場所が好きであれば、そこ行って帰る。或いは、人々は、友人からの推薦に基づいてその場所へ行く。本発明の実施形態は、時間及び努力を若干除去すると同時に、非効率的で且つ試行錯誤により特徴付けられる人間のプロセスに統計学的分析の要素を導入するように働く。これは、人間発見の思いがけない性質又は切り札的主観的推薦を排除することを意図せず、むしろ、補足的なガイドシステムとして有用であることを意図している。   This process of selecting places to spend time, such as bars, nightclubs, schools, restaurants, country clubs, vacation resorts and companies (you may be hired), etc., is what happens today without assistance from technology That is, people go there if they like the place. Alternatively, people go to the place based on recommendations from friends. Embodiments of the present invention serve to introduce statistical analysis elements into human processes that are characterized by inefficiency and trial and error while at the same time removing some time and effort. This is not intended to exclude the unexpected nature of human discovery or trumptive subjective recommendations, but rather is intended to be useful as a supplemental guide system.
図3は、本発明の実施形態によるネットワーク300を示す図である。このネットワーク300は、ネットワークサーバー302及びデータベース記憶システム304を備えている。データベース記憶システム304は、システムのユーザに関するプロフィール情報を記憶する。データベース記憶システム304は、プロフィールを関係データベース、フラットファイルシステム、或いは他のデータベース又はファイルフォーマットで記憶してもよい。ネットワークサーバー302は、移動装置及び他のソースから情報を収集して、プロフィール情報を発生する。例えば、ネットワークサーバー302は、システムの他のユーザと通信するためのeメールアカウントの使用に関する情報を収集してもよい。又、ネットワークサーバー302は、ユーザの位置に関する情報も収集し、この情報に基づいてユーザをマッチングするようにプロフィールを処理する。この情報の幾つか又は全部を個々の装置に記憶し、アドホックマッチングを許すことができるが、ネットワークサーバーを使用することで、特定のユーザがその位置にいてもいなくても、会場に関する情報を収集することが許される。例えば、サーバーは、特定のナイトクラブにいるユーザの数、潜在的にマッチングするユーザの数、又は特定の友人がその位置にいるかどうか決定することができる。あるユーザは、特定の位置へ行くべきかどうか判断するためにこの情報を前もって要求することがある。又、特定の会場における広告機会を評価する(例えば、スポーツイベントにおけるユーザのプロフィールに基づいてそのイベントにおけるモニタに広告を表示すべきかどうか決定する)目的、又は他の目的で、集合した(又は個々の)プロフィール情報を設けることもできる。又、ネットワークサーバー302は、会場及びそこへ行く人々に関する経歴情報を収集するのに使用することもできる。このような情報は、誰がいつ会場に頻繁に出かけるかのようなパターンを知ることに関心のある人々にとって有用である。ユーザは、例えば、共通の友人をもつ人々が所定のクラブに頻繁に通う傾向があるかどうか知りたいかもしれない。同様に、不正な待ち合わせを計画する場合には、知っている者が現在会場にいないこと、或いは正規の客、又はおそらくそこに現れる者を確認することを希望する(その見込みは、統計学的な分析、及び知人のプロフィールとエンティティのプロフィールとのクロスマッチングにより決定される)。   FIG. 3 is a diagram illustrating a network 300 according to an embodiment of the present invention. The network 300 includes a network server 302 and a database storage system 304. Database storage system 304 stores profile information about the users of the system. Database storage system 304 may store profiles in a relational database, flat file system, or other database or file format. Network server 302 collects information from mobile devices and other sources and generates profile information. For example, the network server 302 may collect information regarding the use of an email account to communicate with other users of the system. The network server 302 also collects information about the user's location and processes the profile to match the user based on this information. Some or all of this information can be stored on individual devices to allow ad hoc matching, but by using a network server, information about the venue can be collected whether or not a particular user is at that location. Allowed to do. For example, the server can determine the number of users at a particular nightclub, the number of potentially matching users, or whether a particular friend is at the location. Some users may request this information in advance to determine if they should go to a particular location. It may also be aggregated (or individually) for the purpose of evaluating advertising opportunities at a particular venue (eg, determining whether advertisements should be displayed on a monitor at that event based on the user's profile at a sporting event), or for other purposes. Profile information can also be provided. The network server 302 can also be used to collect background information about the venue and the people going there. Such information is useful for people interested in knowing patterns such as who goes to the venue frequently and when. The user may want to know, for example, whether people with common friends tend to go to a given club frequently. Similarly, if you plan an incorrect meeting, you want to know who you know is not currently at the venue, or who are legitimate or possibly appear there (the likelihood is statistical Analysis and cross matching between acquaintance profiles and entity profiles).
ここに例示する実施形態では、サーバー302は、他の装置と通信するためにインターネット306に接続される。他の実施形態では、サーバーを、ワイヤレスネットワーク、セルラー電話システム又は他のネットワークに直結することができる。ここに例示する実施形態では、移動装置310、314、316、324、326及び328は、サーバー302及び他の移動装置との通信を許すために種々の方法によりインターネット(又は他のネットワーク)に接続することができる。例えば、装置310は、インターネットへの接続を与えるパーソナルコンピュータ308と同期することができる。データは、パーソナルコンピュータ308を経てサーバーと交換することができる。更に、ユーザプロフィールのためのデータは、パーソナルコンピュータ308が特定の移動装置に接続されるかどうかに関わらず、このパーソナルコンピュータ308を通して入力することができる。同様に、ユーザプロフィールのためのデータは、(ネットワーク化された)機器(330、332)、例えば、DVR、スマートカード、デジタルブックリーダー、等から送られてもよい。又、移動装置314及び316は、インターネットへの接続を与えるワイヤレスサーバー312を経てネットワークに接続されてもよい。例えば、ワイヤレス「ホットスポット」は、コーヒーショップ、図書館、及び他の位置に次第に設けられてきており、システムのユーザが訪問するナイトクラブ、スポーツイベント会場、又は他の会場に設けることもできる。又、移動装置324、326及び328は、セルラー電話ネットワークを経てサーバー302に接続されてもよい。移動テレコミュニケーションスイッチングオフィス320及び322は、セルラーテレコミュニケーションプロトコル(例えば、CDMA、GSM、TDMA又は他のプロトコル)を使用して、移動装置324、326及び328と通信することができる。移動テレコミュニケーションスイッチングオフィス320及び322は、次いで、ローカルオフィス318を通してインターネット306に接続することができる。   In the illustrated embodiment, the server 302 is connected to the Internet 306 for communicating with other devices. In other embodiments, the server can be directly connected to a wireless network, a cellular telephone system, or other network. In the illustrated embodiment, mobile devices 310, 314, 316, 324, 326 and 328 connect to the Internet (or other network) in various ways to allow communication with server 302 and other mobile devices. can do. For example, the device 310 can be synchronized with a personal computer 308 that provides a connection to the Internet. Data can be exchanged with the server via the personal computer 308. Further, data for the user profile can be entered through the personal computer 308 regardless of whether the personal computer 308 is connected to a particular mobile device. Similarly, data for a user profile may be sent from a (networked) device (330, 332), eg, a DVR, smart card, digital book reader, etc. The mobile devices 314 and 316 may also be connected to the network via a wireless server 312 that provides connection to the Internet. For example, wireless “hot spots” are increasingly being provided in coffee shops, libraries, and other locations, and may be provided at night clubs, sporting event venues, or other venues visited by users of the system. Mobile devices 324, 326, and 328 may also be connected to server 302 via a cellular telephone network. Mobile telecommunications switching offices 320 and 322 may communicate with mobile devices 324, 326, and 328 using cellular telecommunications protocols (eg, CDMA, GSM, TDMA, or other protocols). Mobile telecommunications switching offices 320 and 322 can then connect to the Internet 306 through local office 318.
図4は、本発明の実施形態に基づくユーザプロフィール400のブロック図である。図4は、例示的ユーザプロフィールに対するデータ構造を示しているが、他のデータベース、データ構造及びフォーマットを使用して、ユーザプロフィールに希望のデータを記憶しそして関連付けできることを理解されたい。移動装置100及び/又はネットワークサーバー302を使用して、ユーザプロフィール400を発生し更新することができる。又、ユーザプロフィールは、他のシステムからインポートされてもよい。   FIG. 4 is a block diagram of a user profile 400 according to an embodiment of the present invention. Although FIG. 4 shows a data structure for an exemplary user profile, it should be understood that other databases, data structures and formats can be used to store and associate desired data with a user profile. The mobile device 100 and / or the network server 302 can be used to generate and update the user profile 400. User profiles may also be imported from other systems.
例示的ユーザプロフィール400は、関係データベースに記憶できると共に、プロフィールデータ402及び設定416を記憶するための関連テーブルを有することができる。データテーブル402は、プロフィールの一部分として記憶されるべき種々の特性に対するエントリーを含んでもよい。各特性は、データテーブル402における行として記憶されてもよい。データテーブル402は、プロフィールが個人のためのものか又はエンティティ(例えば、レストラン、娯楽会場、等)のためのものかを指示するエントリー、ユーザ形式450、を含んでもよい。例えば、エントリーは、そのエントリーを識別するためのフィールド識別子404、データ値406、データの形式408、関連性410及び信用性412のような質の指示子、並びに設定テーブル416における適用設定414へのポインタ又は他のリンクを含んでもよい。設定テーブル416は、データテーブル402内のエントリーをマッチング及び他の目的に対してどのように使用するか制御する設定及びパラメータを含む。設定テーブル416は、ユーザ設定418と、システム(例えば、移動装置100又はネットワークサーバー302のアプリケーションソフトウェア)により確立されたデフォールト及び自動設定426とを含む。ユーザは、種々の使用に対するデータエントリーの利用性420、データエントリーが単独で使用されるか、又は使用の前に他の特定の情報と集合させねばならないか422、及び他のプライバシー設定424を制御する設定を与えてもよい。これらオプションの各々に対するデフォールト設定を確立してテーブル426に記憶してもよい。更に、自動設定は、ユーザにより変更できないオプションについてシステムによりテーブル426に記憶されてもよい。   The example user profile 400 can be stored in a relational database and can have an association table for storing profile data 402 and settings 416. Data table 402 may include entries for various characteristics to be stored as part of the profile. Each characteristic may be stored as a row in the data table 402. Data table 402 may include an entry, user type 450, indicating whether the profile is for an individual or an entity (eg, a restaurant, entertainment venue, etc.). For example, an entry may include a field identifier 404 to identify the entry, a data value 406, a data type 408, quality indicators such as relevance 410 and trustworthiness 412, and application settings 414 in the settings table 416. A pointer or other link may be included. Settings table 416 includes settings and parameters that control how entries in data table 402 are used for matching and other purposes. The settings table 416 includes user settings 418 and default and automatic settings 426 established by the system (eg, mobile device 100 or network server 302 application software). The user controls the availability 420 of the data entry for various uses, whether the data entry is used alone or must be aggregated 422 with other specific information prior to use, and other privacy settings 424. You may give the setting to do. Default settings for each of these options may be established and stored in table 426. Further, the automatic settings may be stored in the table 426 by the system for options that cannot be changed by the user.
以下、データテーブル402と、このテーブルに記憶できるエントリーの形式の例を詳細に説明する。データエントリーは、データがどのように収集され又は発生されたかを指示する形式408を含む。データの形式は、ユーザの行動に基づいてシステムにより収集された行動特性と、ユーザ以外のソースから収集された外因的情報と、ユーザにより与えられた情報とを含んでもよい。又、データ入力は、情報の質及び有用性の指示も含む。図4に示す例では、関連性410及び信用性412を、テーブルに記憶されたデータに関連付けることができる。関連性410及び信用性412は、情報がどのように収集され、発生され及び/又は確認されたかに基づいて数値格付けで指示することができる。例えば、関連性410は、行動特性又は複合データが大きなサンプルサイズから発生されたものかどうか指示してもよい。例えば、データエントリーがユーザの位置に基づくものである場合には、ユーザの位置を追跡できなければそれを発生することはできない(これは、装置の設定416により制御することもできるし、又はポジショニングシステムの範囲及び利用性により制限されてもよい)。ユーザの位置が広範囲に追跡される場合には、このデータエントリーは、ユーザの行動の指示子として、より大きな関連性を有してもよい。例えば、同じコーヒー店で毎朝コーヒーを飲む2人の人の間でマッチングがとられてもよい。この情報は、少なくとも、アイスブレーカーとして働くように使用できる。又、信用性412も指示することができる。高レベルの信用性を、システムにより追跡された行動から発生されるデータエントリー、安全なトークンの形態で与えられるデータ、或いはユーザ宣言データに対抗して付加的なソースにより検証され又は格付けされた情報に関連付けることができる。   Hereinafter, an example of the data table 402 and the format of entries that can be stored in this table will be described in detail. The data entry includes a format 408 that indicates how the data was collected or generated. The format of the data may include behavioral characteristics collected by the system based on user behavior, extrinsic information collected from sources other than the user, and information provided by the user. Data entry also includes an indication of the quality and usefulness of the information. In the example shown in FIG. 4, relevance 410 and credibility 412 may be associated with data stored in a table. Relevance 410 and credibility 412 can be indicated with a numerical rating based on how the information was collected, generated and / or confirmed. For example, the relevance 410 may indicate whether behavioral characteristics or composite data were generated from a large sample size. For example, if the data entry is based on the user's location, it cannot be generated unless the user's location can be tracked (this can be controlled by device settings 416 or positioning). May be limited by the scope and availability of the system). If the user's location is tracked extensively, this data entry may have a greater relevance as an indicator of the user's behavior. For example, a match may be taken between two people who drink coffee every morning at the same coffee shop. This information can at least be used to work as an ice breaker. A trustworthiness 412 can also be indicated. Information that has been validated or rated by additional sources against data entry generated from actions tracked by the system, data given in the form of secure tokens, or user-declared data, with a high level of trustworthiness Can be associated with
ユーザプロフィールにおける行動及び外因的発生情報の使用は、システムにより行うことのできるマッチングの質及びマッチングの形式を著しく向上させることができる。以下、本発明の実施形態によりサーバー302及び/又は移動装置のアプリケーションソフトウェアの一部分として含まれる位置従属マッチングエンジンを向上させるのに使用できる行動及び外因的発生特性を例示する。   The use of behavior and exogenous occurrence information in the user profile can significantly improve the quality of matching and the type of matching that can be performed by the system. The following illustrates behavior and extrinsic occurrence characteristics that can be used to enhance a position dependent matching engine included as part of server 302 and / or mobile device application software in accordance with embodiments of the present invention.
電話及びeメールの使用:フラットな連絡先リストに依存したり、ユーザが連絡先リストにおいて皆を分類することを要求したりするのではなく、ネットワークサーバー302又は移動装置100は、実際の電話、SMS及び/又はeメールの使用(及び/又は他の通信装置、或いはPCを含むアカウント又は接続機器)を監視して、ユーザが実際に知っているのは誰か、及び関係の性質(仕事・対・社交)に関する情報を推測することができ、即ちこの全てを自動形態で収集するシステムは、常時手動入力を要求するシステムより豊富である。私がジョン・バーンズと毎日1時間話しをする場合には、私が彼を非常に良く知っていると推測することができる。その結果、私は、今入った商店街にジョン・バーンズが偶然いるかどうか知りたくなり(その逆のことも言える)、一方、私の連絡先リストに入っているが数年前に一度5分間だけ話したことのある誰かと会うことには必ずしも注意していない。(或いは又、ユーザがより緩い且つより離れた接続を求める状況があってもよい。というのは、それらは、親密な関係よりも多数のものとなる傾向があり且つユーザのネットワークを遥かに遠くに拡張するので、より大きな価値を時々与えるからであり、これは、仕事を探したり、セールスの客になりそうな人等を探したりするときに特に有用である。ビジネスの感覚では、多数の遠い連絡先の方が、実際には、非常に親密な連絡先の小さなグループより価値があるという理論がある。)この実際の使用情報は、マッチングに使用したときに、フラットな連絡先リストより豊富である。又、これは、相互利益をある程度追加し、即ち、たとえ私の連絡先リストにグウェネス・パルトローがどういうわけかあるとしても、彼女が友人であるとは請求できない。というのは、私は、電話で彼女と話したことがないからである。相互利益性及び真正性は、第2等級のマッチング(即ち、2人の人が相互の知人を経て接続される)にとって重要なファクタである。というのは、2人の他人が、共通の誰かを知っていることが分かったときに生じる瞬間的な信頼性にあなたがてこ入れしようとする場合に誠実な仲介を介して人々を接続することが重要だからである。行動情報は、より大きな豊富さのためにユーザ入力情報と結合できることに注意する価値がある。例えば、ユーザが電話で誰かと話しているときに、そのような会話の記録が自動的にログされる。この記録は、次いで、前記会話及び前記連絡に注釈付け又は格付けするユーザからのコメントで豊富さを増すことができる。 Phone and email usage : Rather than relying on a flat contact list or requiring the user to classify everyone in the contact list, the network server 302 or mobile device 100 can Monitor SMS and / or email usage (and / or other communication devices, or accounts or connected devices including PCs) to find out who the user actually knows and the nature of the relationship (work / Information about social) can be inferred, i.e. a system that collects all of this in an automated form is richer than a system that always requires manual input. If I talk to John Barnes for an hour every day, I can guess I know him very well. As a result, I wanted to know if John Burns was accidentally in the shopping street I entered (or vice versa), while on the contact list but once for 5 minutes a few years ago Not always careful to meet someone who has just spoken. (Alternatively, there may be situations where the user wants a looser and more remote connection, because they tend to be more than intimate and far away from the user's network. This is particularly useful when looking for a job, a person who is likely to become a sales customer, etc. In the sense of business, The theory is that distant contacts are actually more valuable than a small group of very intimate contacts.) This actual usage information, when used for matching, is more than a flat contact list It is abundant. This also adds some mutual benefit, i.e., I can't claim that she is a friend, even if Gwenes Paltrow somehow appears in my contact list. I have never talked to her on the phone. Mutual benefit and authenticity are important factors for second grade matching (ie, two people are connected via mutual acquaintances). Because if you try to leverage the instantaneous reliability that arises when two other people know you know someone in common, you can connect people through sincere mediation Because it is important. It is worth noting that behavior information can be combined with user input information for greater abundance. For example, when a user is talking to someone on the phone, a record of such a conversation is automatically logged. This record can then be enriched with comments from users annotating or rating the conversation and the contact.
このデータは、ネットワークサーバー302又は移動装置100(又はPCに接続する移動装置)によりユーザプロフィール400に入力することができる。例えば、移動装置100は、メモリ106に連絡先リストをもつセルラー電話でよい。セルラー電話は、連絡先リスト内の各個人へのコールの頻度、及びコールに費やした時間量を追跡することができる。更に、頻繁にダイヤルされる番号(又はあなたに頻繁にコールする人々の番号)を連絡先リストに自動的に追加することができ、他の連絡先情報が得られない場合でも、データに電話番号を関連付けることができる。ラップトップコンピュータ又は移動eメール装置(セルラー電話と同じ装置でも異なる装置でもよい)は、種々のeメールアドレスから送信及び受信されるメッセージの数を追跡することができる。この情報は、別々に追跡することもできるし、又は連絡先リストに関連付けることができる。ネットワークサーバー302及びデータベース記憶システム304は、多数の移動(又は非移動)装置が同じユーザプロフィールに登録されるのを許すことができる。このように、eメール使用及び電話使用の両方を、ユーザ連絡先リストにおける特定の個人に関連付けることができる。通信が行なわれる連絡先(又は特定のeメールアドレス又は電話番号)がユーザプロフィールのデータテーブル402にエントリーとして追加されてもよい。例えば、フィールド404は、「ジョン・バーンズ」のような連絡先のために追加されてもよい(これは、関係データベースを経て個人のための他の連絡先情報にリンクされてもよい)。値406は、通信の頻度及び時間巾を表わす数字でよい。形式408は、行動として分類される。関連性410は、サンプルサイズが大きいかどうか(追跡がオンにされたか及びどれほど長いか)、並びにeメール及び電話の両アカウントが追跡のためにシステムに登録されたかどうかに基づく数値でよい。信用性412は、通信が全連絡先記録(又はeメールアドレス又は電話番号のみ)に結合されたかどうか、ジョン・バーンズも登録されたユーザであるかどうか、彼がユーザを友人として識別し及び/又は彼の連絡先情報又は通信使用情報が特定のユーザプロフィールの情報とマッチングするかどうか、物理的接近性の履歴、又はデータの信頼性を示す他のファクタがあるかどうかを指示する数値でよい。   This data can be entered into the user profile 400 by the network server 302 or the mobile device 100 (or a mobile device connected to a PC). For example, mobile device 100 may be a cellular phone that has a contact list in memory 106. The cellular phone can track the frequency of calls to each individual in the contact list and the amount of time spent on the call. In addition, frequently dialed numbers (or numbers of people who call you frequently) can be automatically added to your contact list, even if no other contact information is available, the phone number in the data Can be associated. A laptop computer or mobile email device (which can be the same device as the cellular phone or a different device) can track the number of messages sent and received from various email addresses. This information can be tracked separately or can be associated with a contact list. Network server 302 and database storage system 304 can allow multiple mobile (or non-mobile) devices to be registered with the same user profile. In this way, both email usage and telephone usage can be associated with a particular individual in the user contact list. The contact (or specific email address or telephone number) with which the communication is to be performed may be added as an entry to the data table 402 of the user profile. For example, field 404 may be added for a contact such as “John Barnes” (which may be linked to other contact information for the individual via a relational database). The value 406 may be a number representing the frequency and duration of communication. Format 408 is classified as an action. The relevance 410 may be a numerical value based on whether the sample size is large (how long tracking is turned on and how long) and whether both email and phone accounts are registered with the system for tracking. The credibility 412 determines whether the communication is combined with all contact records (or email address or phone number only), whether John Barnes is also a registered user, he identifies the user as a friend, and / or Or a numerical value indicating whether his contact information or communication usage information matches the information in a particular user profile, whether there is a physical accessibility history, or other factors indicating the reliability of the data .
物理的接近性:人々の間の普通の電話対話と同様に、物理的接近性は、関係、及びその親密さの度合いを指示することができる。例えば、Bluetoothイネーブル型移動装置は、2人(又はそれ以上)の人が互いに費やす時間を自動的にログすることができ、これを使用して、関係を「認証」することができる。これは、2人の人が同じ場所にいるが同時ではないことを示す「タイムシフト」接近性を含み、これは、関係を確立するのに有用な補足的情報でもある(例えば、彼らは、たとえ常に同時でなくても、同じ寄宿舎に住んでいるか、又は定期的に同じ図書館へ行く)。物理的接近性は、個別のデータエントリーとして使用することもできるし、又は電話及びeメールの使用と集合させて、他人との関係のレベル(システムの登録されたユーザであるかどうか)の代用として使用する全体的なデータ値を発生することもできる。 Physical accessibility : Similar to normal telephone conversations between people, physical accessibility can dictate the relationship and its degree of intimacy. For example, a Bluetooth enabled mobile device can automatically log the time that two (or more) people spend with each other and can be used to “authenticate” the relationship. This includes a “time shift” proximity that indicates that two people are in the same location but not at the same time, and this is also supplemental information useful for establishing a relationship (eg, they Live in the same dormitory, even if not always at the same time, or go to the same library regularly). Physical accessibility can be used as a separate data entry or can be combined with the use of phone and email to substitute for the level of relationship (whether you are a registered user of the system) with others. You can also generate an overall data value to use as.
あなたはどこへ行くか:更に、ユーザが訪問する位置を使用して、他のデータエントリーとのマッチングをとるか、又はそれに対する信用性を向上させることができる。フィールド404は、頻繁に訪問する位置に対して追加されてもよい。値406は、ユーザが著しい時間を費やした位置の座標でよい。このデータは、これらの位置を訪問したときの日時で分離され、仕事の時間中に訪問した位置を、週末又は夜に訪問した位置から区別することができる。又、会場は、ワイヤレス能力も有し、訪問した場所(特定のアーティストが演奏するときのコンサートホール、遊園地、スポーツイベント、等)に関する付加的な情報をタグ又はトークンに与えることができる。この情報を使用してマッチングを行なうのに加えて、例えば、会話に対する潜在的なアイスブレーカーとしてこれをユーザに与えて、2人の人が両方ともエルビス・コステロのファンであることを知らしめることができ(両者がコンサートで彼を見たという事実により)、これは、「座を和やかにする(breaking the ice)」方法として論じたい何かである。データにデジタルサインが入れられるか、他の仕方で、スプーフィングし難くされる場合には、データの検証にトークンを使用できることが追加されねばならない。 Where you go : In addition, the location that the user visits can be used to match or improve the credibility of other data entries. A field 404 may be added for frequently visited locations. The value 406 may be the coordinates of the location where the user has spent significant time. This data is separated by the date and time when these locations were visited, so that locations visited during work hours can be distinguished from locations visited on weekends or at night. The venue also has wireless capabilities, and can provide tags or tokens with additional information about places visited (concert halls, amusement parks, sporting events, etc. when a particular artist plays). In addition to using this information to match, give this to the user as a potential ice breaker for conversation, for example, and let them know that both are fans of Elvis Costello (Because both sides saw him at the concert), this is something we want to discuss as a way to “breaking the ice”. If the data is digitally signed or otherwise made difficult to spoof, it must be added that a token can be used to validate the data.
又、「あなたはどこへ行くか」情報は、マーケッティングの目的であなたについてもっと知りたい広告主や他の会社により使用することもできる。例えば、あなたが同じ映画を何回も見たことを示すトークンは、マッチングの目的(あなたの関心を他の同様のハードコアファンに知らせる)だけでなく、広告主にとっても有用である。スパイダーマンの市場取引者は、最初の映画を(映画館で)少なくとも3回見たことを立証できる人々だけに特殊なメッセージ又はプロモーションを送信することによりその続編を誇大広告することを希望する。これは、以下のように入念に作られる。   “Where are you going” information can also be used by advertisers and other companies who want to know more about you for marketing purposes. For example, a token indicating that you have watched the same movie many times is useful not only for matching purposes (notifying other similar hardcore fans about your interests), but also for advertisers. Spider-Man marketers want to hype their sequel by sending special messages or promotions only to those who can prove that they have seen the first movie at least three times (in a cinema). This is made carefully as follows.
又、データを使用して、他のデータエントリーの関連性410及び信用性412を向上させることができる。例えば、私がレッドソックスのゲームを年間81試合見に行く場合には、自己発生プロフィールの場合より大きな重みをレッドソックスにおける私の関心に置くのが適当である。又、この情報は、ユーザが手動で入力することを必要としない。これは、ゲームがある日にフェンウェイ・パークへ行きさえすれば自動的に記録することができる(位置追跡装置を使用するか、或いは私のマッチング装置に、フェンウェイ・パークにおける送信器又はメーティング(mating)装置或いは催し物における他のネットワーク装置と対話することにより私がどこにいるか「知らせる」ことにより)。主観的である自己発生特徴とは異なり、私の位置に関する事実は、客観的で且つ検証可能であり、データテーブル402内の信用性412について高い値を指定することができる。(これらの装置や、位置に基づくマッチングシステムが普及し、システムの信頼性及び有用性を脅かすので、スプーフィングは問題になると仮定し得る。デジタルサインを入れたトークンのような認証メカニズムを使用すると、人々又は他の関心のある当事者(最も熱狂的なファンに特殊な取引をオファーする広告主のような)に、あなたは、実際に、あなた(又はあなたのプロフィール)が、あなたがいると指示した場所にいたことを「証明」することができる。   The data can also be used to improve the relevance 410 and reliability 412 of other data entries. For example, if I go to see Red Sox games 81 times a year, it is appropriate to put more weight on my interest in Red Sox than in the case of self-generated profiles. Also, this information does not require manual entry by the user. This can be recorded automatically as long as the game goes to Fenway Park on a certain day (use a location tracking device or have my matching device send a transmitter or mail in Fenway Park). By "informing" where I am by interacting with a mating device or other network device in the event). Unlike self-generated features that are subjective, my location facts are objective and verifiable and can specify a high value for the trustworthiness 412 in the data table 402. (Spoofing can be assumed to be a problem because these devices and location-based matching systems are prevalent and threaten the reliability and usefulness of the system. Using an authentication mechanism such as a token with a digital signature, To people or other interested parties (such as advertisers offering special deals to the most enthusiastic fans), you actually instructed you (or your profile) You can “prove” that you were at the site.
他の行動:どんなコーヒー店にあなたが頻繁に行くか、どんなジムにあなたが行くか(どんな頻度で)、何時にあなたが目覚めるか、毎週日曜日にあなたが教会に行くかどうか、どんなTVショーをあなたがデジタルビデオレコーダー(DVR)に録画する(又は見る)か、どんなウェブサイトにあなたが訪れるか(又、あなたが何を購入し、どんなクッキーをあなたが自分のコンピュータに有し、さもなければ、オンラインで何をするか)、そしてそのことについて、追跡可能な装置又は機器、或いは追跡可能な行動を使用した行動は、全て、あなたが誰であるかを話している。従って、それらは、あなたがプロフィールにおいてあなた自身について何を言うかのマッチング及び補足或いは切り札も向上させることができ、即ちそれらは、自動的に(ユーザの観点から受動的に)生じるので、あなたが「エンター」するためにも容易である。これらのファクタは、装置の位置/移動に基づいて追跡できると共に、ネットワークサーバー302又は移動装置に接続された(直接的又は間接的に)他の装置及びシステムにより追跡することができる(例えば、録画され及び視聴されたTVショーを追跡するDVRサービス、或いは電話の使用を追跡するセルラー電話ネットワーク)。これら種類の活動は、厳密には、容易に得られるものであるから、困惑を回避すると共に、単にユーザのプライバシーを保護するために、それら活動の監視を止めるのが望ましいことがある。 Other actions : what coffee stores you go to frequently, what gym you go to (how often), what time you wake up, whether you go to church every Sunday, what TV shows Whether you record (or watch) on a digital video recorder (DVR), what website you visit (and what you buy, what cookies you have on your computer, otherwise , What to do online), and in that regard, any action using a trackable device or device or trackable action is all talking about who you are. Thus they can also improve the matching and supplement or trump card of what you say about yourself in the profile, ie they occur automatically (passively from the user's point of view) It is easy to “enter”. These factors can be tracked based on the location / movement of the device and can be tracked by the network server 302 or other devices and systems (directly or indirectly) connected to the mobile device (eg, recording). DVR service that tracks TV shows that have been viewed and watched, or a cellular telephone network that tracks phone usage). Since these types of activities are technically easy to obtain, it may be desirable to stop monitoring these activities to avoid confusion and to simply protect the user's privacy.
フィードバックシステム:又、フィードバックシステムを使用して、ユーザプロフィール400にデータエントリーを発生するための情報を与えることもできる。人々がフィードバックであなたに「タグ付け」する能力を有するときに何が起こるか?あなたの前のガールフレンドはあなたを軽蔑するか?あなたが、あなたのプロフィールに、あなたについて外因的に発生された格付けであって、あなたが編集できない格付けを有する場合には、他人があなたを評価する上で助けとなる。その結果、あなたは、あなたの「個人的信用格付け」を没落させる人々を望まないので、「良い」行動を導く。このように、これは、誰かを信頼できるかどうかについて他人に通知するのに有用なEBayフィードバック格付けに類似している。「友好的な行動ポイント」を「収集」して示すのも面白い仕方である。積極的な対人関係格付けを構築して維持するための強力なカルマ(karmic)成分もある。これらのデータエントリーは、システムにより追跡される上述した行動データエントリーとは異なる形式408を有する。これらのエントリーは、一般的に外因的データとして、又はより詳細には別のユーザからのフィードバックとして、タグ付けすることができる。値406は、種々のカテゴリーにおける格付けでよく、そして特定のコメントも含むことができる(コメントの性質、誰がアクセスを求めるか、及びこの強力な情報に適用できる他のルールに基づいて、他人に見えても見えなくてもよい)。関連性410は、受け取るフィードバックの量に基づいてもよく、そして信用性412は、フィードバックを与える個人(その個人それ自体が正のフィードバック格付けを有するか?)、及び(位置又は通信追跡により)その個人との関係を検証できるかどうか、に依存してもよい。 Feedback system : The feedback system can also be used to provide information to the user profile 400 for generating data entries. What happens when people have the ability to "tag" you with feedback? Does your previous girlfriend look down on you? If you have an exogenously generated rating on you in your profile that you cannot edit, it will help others rate you. As a result, you do not want people to downgrade your “personal credit rating” and thus lead to “good” behavior. Thus, this is similar to an EBay feedback rating that is useful for notifying others about whether someone can be trusted. It is also an interesting way to “collect” and show “friendly action points”. There is also a powerful karmic ingredient to build and maintain an active interpersonal rating. These data entries have a different format 408 than the behavior data entries described above that are tracked by the system. These entries can generally be tagged as extrinsic data, or more particularly as feedback from another user. The value 406 can be a rating in various categories and can also include specific comments (visible to others based on the nature of the comment, who is seeking access, and other rules that can be applied to this powerful information. Or not visible). The relevance 410 may be based on the amount of feedback received, and the credibility 412 may include the individual giving the feedback (whether the individual itself has a positive feedback rating?) And its (by location or communication tracking) It may depend on whether the relationship with the individual can be verified.
安全なトークン:レストラン、バー、クラブ、共同体、教会、大学、及び他の会場や協会は、ユーザのプロフィールに追加することのできる認証(デジタルサイン入り)「トークン」を与えることができる。これらのトークンは、新たなデータエントリー402を発生してもよいし、又は既存のデータエントリーの信用性412を高めるのに使用されてもよい。これは、人々が、誰もが「本当」であるか、即ち本当にクラブのメンバーであるか、本当にそのジムに所属しているか、本当にビラノバの卒業生であるか、本当に軍隊からの名誉除隊であったか、本当にデルタ・プラチナム・メダリオンの頻繁に航空機を利用する人であるか、良く見るようにさせる。これは、マッチング状態において有用であり、即ち女性がバーにいて仲間の同窓生と会合を開くときに、彼女の母校の卒業生だと言っている者や、そこで時間を費やしたが卒業はしなかった者ではなく、本物の卒業生であることを確かめるのが重要である。 Secure tokens : Restaurants, bars, clubs, communities, churches, universities, and other venues and associations can provide authentication (digitally signed) “tokens” that can be added to a user's profile. These tokens may generate new data entries 402 or may be used to increase the reliability 412 of existing data entries. This was whether people were “true”, that is, really a member of the club, really belonging to the gym, really a graduate of Vilanova, or really an honorary discharge from the military Make sure that you are a frequent aviator of Delta Platinum Medallion. This is useful in matching situations: when a woman is in a bar and meeting with a fellow alumni, she says she is a graduate of her alma mater and spent time there but did not graduate It is important to make sure that you are a real graduate, not an expert.
あなたが知っている人々:連絡先リストは、ユーザをマッチングさせる有用な手段であり、即ち共通の知人を仲介者として使用することは、ユーザをマッチングさせる強力な仕方である。頻発する問題は、連絡先リストが、あなたの実際の全知人のうちの一部分に過ぎないことである。連絡先リストの有効性をマッチング方法として最大にするために、エントリー(あなたが知っている人々の)は、通常の連絡先リストと、上述したように観察された行動とに基づいて発生することができる。又、これらのエントリーは、ユーザにより手動で入力し、行動特性(上述したような)又は外因的情報、例えば、関係(及びその親密さレベル)を知っている知人からの手動フィードバック、又は知人のユーザプロフィールにおける対応入力の存在により信用性412を増加(又は減少)してもよい。以下に詳細に述べるように、マッチング又はアラートは、友人が近くにいるとき(位置データ及びユーザプロフィールに基づいて)、又は1人以上の共通の友人をもつ個人が近くにいる(又は実際に近くにいて且つ共通の友人がある)場合に、発生されてもよい。例えば、システムは、あなたの最良の友人の良い友人が、あなたが食事しているコーヒー店を歩いて通り過ぎようとしていることをあなたにアラートすることを希望する。 People you know : The contact list is a useful means of matching users, ie using a common acquaintance as an intermediary is a powerful way to match users. A frequent problem is that the contact list is only a fraction of all of your actual acquaintances. In order to maximize the effectiveness of the contact list as a matching method, entries (of people you know) should be generated based on the normal contact list and observed behavior as described above Can do. These entries can also be entered manually by the user, and can include behavioral characteristics (as described above) or extrinsic information, eg, manual feedback from an acquaintance who knows the relationship (and its level of intimacy), Trust 412 may be increased (or decreased) due to the presence of corresponding inputs in the user profile. As described in more detail below, matching or alerting can occur when a friend is nearby (based on location data and user profile), or an individual with one or more common friends is nearby (or actually close). Or if you have common friends). For example, the system would like to alert you that a good friend of your best friend is about to walk past the coffee shop you are eating.
このテーマを拡張すると、他の情報を使用して、あなたのプロフィールをより豊富にすることができる。幾つかの例:デジタルキャッシュ又はクレジットカードであなたが行なう(オンライン又はオフライン)購入;取引の明細をあなたのプロフィールに一体化することができる。EBayフィードバック格付けは、あなたのプロフィールに添付し、そして「EBayを越えて」使用することができる(人々は、人々と会い、又は人々を雇い、又は高いEBayフィードバック格付けを有する人々と商売することだけを希望してもよい)。どんなデーティングサイトにあなたが所属するか(及びそれらのサイトに関する情報)は、あなたのプロフィールと共有することができる。あなたが見た広告(オンライン又はオフライン)、及びあなたが何らかの仕方で応答する広告は、あなたに物を売ることを希望する市場取引者にとって貴重である。より一般的には、あなたの信用格付け、警察レコード、医療レコード、運転レコード、グレード及び仕事の実績格付け、及び種々の実生活活動からの他の「スコア」をあなたのプロフィールに一体化させて、マッチング又は他の目的で助けとなるようにすることができる。(あるケースでは、検証のためにデジタルトークンを使用することができる。)この情報をあなたのプロフィールに使用することは、誰かがあなたに会い、あなたを雇い、あなたに信用を与え、あなたに特別なプロモーションをオファーし、又はあなたに広告を示す(挑戦可能な広告掲示板のような動的にターゲット決めされる広告方法の場合には、オンライン又はオフラインのいずれか)ことを希望するかどうか含んでもよい。   Extending this theme can enrich your profile with other information. Some examples: purchases you make (online or offline) with digital cash or credit card; transaction details can be integrated into your profile. EBay feedback ratings can be attached to your profile and used "beyond EBay" (people only meet people or hire people or do business with people with high EBay feedback ratings) You may wish). What dating sites you belong to (and information about those sites) can be shared with your profile. The advertisements you see (online or offline) and the advertisements that you respond in some way are valuable to market traders who want to sell things to you. More generally, integrate your credit rating, police record, medical record, driving record, grade and work performance rating, and other “scores” from various real life activities into your profile, It can be helpful for matching or other purposes. (In some cases, you can use a digital token for verification.) Using this information in your profile means that someone will meet you, hire you, give you credit, and make you special Including whether or not you wish to offer unique promotions or show you advertisements (either online or offline in the case of dynamically targeted advertising methods such as challenging billboards) Good.
この情報は、全て、人々が他人について素早く学習し信頼する上で助けとなる強力なものである。又、過去の購入行動は、将来の購入についての強力な手掛かりであるから、これは、ビジネスにとっても貴重である。オンラインで開発される同技術の幾つかは、例えば、歯医者の広告を、「シカゴの歯医者」をGoogleで丁度サーチした個人にオファーするというものである。この場合に、どんなユーザがオンラインでサーチするか、家の近くの商店街においてクレジットカード又はデジタルキャッシュで何を買うか、どんな映画を見るか、どんなレストランで食べるか、どんなテレビ番組を録画し及び/又は見るか、等の行動データの豊富な配列を組み合せることにより、市場取引者が人々とそれらの製品との間で1対1のマッチングを行うための非常に強力な機会がある。人々の間で接続をなす方法を提案するが、人々と、「生命のないエンティティ」、例えば、会社との間のマッチングも、本発明の重要な要素である。位置データを含む行動データを収集して処理するシステムは、取引上の性質のもので、ユーザにアピールし、ビジネスの助けとなるアラートを送信する能力を有する。その一例として、ある店は、あなたが競争相手の店に入ったときに、あなたにアラートを送信し、おそらくあなたに割引を申し出ることであなたを誘惑する。別の例は、誰が広告掲示板を見るか(及びユーザのプロフィールに基づきそのユーザについて何を知っているか)に基づいてその広告掲示板を動的に変更させることである。更に別の例は、市場取引者に有用なパターン、例えば、レッドソックスのゲームを見る人は、ダンキンドーナツを、見ない人の2倍は頻繁に食べる傾向があることを決定することである。このように、これを使用して、広告キャンペーンに対する成功(資本に対する返礼として測定された)を良好に決定することができる。例えば、特定のハイウェイに沿ったグレート・アドベンチャーの広告掲示板を見た人の何パーセント(位置追跡データにより決定される)が6ヶ月以内にそこを訪れるか。ここに述べる行動情報の粒度は、従来達成された何かより遥かに大きい。多くの人々は、自分の行動が監視され、移動が追跡され、プロフィールへと合成されて、広告主とで共有されることを望まないが、この情報が、友人に会ったり、ターゲットプロフィールに適合する他人との面会を設定したりする等の、ここに述べる社会的利益の幾つかのために追跡されることは望むであろう。このデータが1つの目的で収集されると、人々は、それを市場取引の会社と選択的に共有するための動機付けがあることを見出すことができる。賭博をする者が行動情報をカジノと共有して補足的な収入を得たり、旅行者が飛行履歴を航空会社と共有して無料フライト及び優先的取り扱いの資格を得たりするのと同様に、人々は、プラダで$1000を遣うので、彼らが商店街に入ると、1つおきの女性向けファッションストアが「アラート」を送信し、その店に来るものに特別割引を申し出ることについて、真価を認めることができる。広く述べると、個人的情報を市場取引者と共有するための動機付けは、キャッシュの支払、人々の関心事について良好にターゲット定めされた広告メッセージ、取引を得るのが容易な会社からの特別オファー、及びマッチングシステム等と対話するための無料又は助成金が払われる装置、或いはサービス料金、を含むことができる(これらに限定されない)。   All this information is powerful to help people learn and trust quickly about others. This is also valuable for business because past purchase behavior is a powerful clue to future purchases. Some of the technologies developed online are, for example, offering dentist advertisements to individuals who have just searched “Chicago Dentists” on Google. In this case, what users search online, what to buy with a credit card or digital cash in a shopping street near home, what movies to watch, what restaurants to eat, what TV programs to record and By combining a rich array of behavioral data such as viewing or / or viewing, there is a very powerful opportunity for marketers to make a one-to-one match between people and their products. While we propose a way to connect people, matching between people and “lifeless entities”, eg companies, is also an important element of the present invention. Systems that collect and process behavioral data, including location data, are of a transactional nature and have the ability to appeal to users and send alerts to help the business. As an example, a store will seduce you when you enter a competitor's store, sending you an alert and possibly offering you a discount. Another example is to dynamically change the billboard based on who views the billboard (and what they know about the user based on the user's profile). Yet another example is determining that patterns that are useful to marketers, such as those who see Red Sox games, tend to eat Dunkin Donuts twice as often as those who do not. In this way, it can be used to better determine the success (measured as a return on capital) for an advertising campaign. For example, what percentage (as determined by location tracking data) of those who saw a Great Adventure billboard along a particular highway visits within 6 months. The granularity of behavioral information described here is much larger than anything that has been achieved in the past. Many people do not want their behavior monitored, movements tracked, synthesized into a profile and shared with advertisers, but this information meets friends or matches the target profile You may want to be tracked for some of the social benefits described here, such as setting up meetings with others. When this data is collected for one purpose, people can find that there is a motivation to selectively share it with market trading companies. Just as a gambling person shares behavioral information with a casino to earn additional income, and a traveler shares flight history with an airline to qualify for free flights and priority handling, People spend $ 1000 on Prada, so when they enter the shopping street, every second women's fashion store sends an “alert” and offers a special discount on what comes to that store. Can be acknowledged. Broadly speaking, the motivation for sharing personal information with marketers is cash payments, well-targeted advertising messages about people's interests, and special offers from companies that are easy to get trades. And free or subsidized devices for interacting with matching systems, etc., or service fees.
もちろん、ユーザは、彼等の情報をどのように共有するか又は情報の共有を希望するかどうか判断することができる。ある場合には、ユーザは、最近診断を受けたが性的伝染病に罹っていないことを示すために、プライベートな医療レコードを共有することを希望してもよい(この情報を認証するために、サイン入りで且つ日付スタンプのあるトークンを医者又は診療所により発行することができる)。この場合には、彼等は、それらの医療レコードの一部分だけを、非常に特定の環境においてのみ共有できることを明記してもよい。必要に応じてこの情報を制御する権限をユーザに与える1組のルールがあってもよいと仮定する。これらのルールをどのように適用するかの簡単な態様を以下に説明する。これらのルールは、ここでの実際的な目的のために簡単化されており、且つシステムは、より多くの及び/又は異なるユーザ制御で改善できることを理解されたい。   Of course, the user can determine how to share their information or whether they wish to share information. In some cases, the user may wish to share a private medical record to indicate that he has recently been diagnosed but has no sexually transmitted disease (to authenticate this information). , Signed and date stamped tokens can be issued by a doctor or clinic). In this case, they may specify that only a portion of their medical records can be shared only in a very specific environment. Suppose there may be a set of rules that give the user the authority to control this information as needed. A simple aspect of how these rules are applied is described below. It should be understood that these rules have been simplified for practical purposes here and the system can be improved with more and / or different user controls.
明らかに、追跡し収集してユーザプロフィールを形成することのできる健全で且つ豊富なデータセットは、プライバシーの問題を高める。ユーザプロフィールにおけるデータの使用を管理するために、設定テーブル416が設けられる。このテーブルの各エントリーは、データエントリー又はデータの収集に適用するための多数の設定及びパラメータを指定することができる。テーブル416のエントリーは、データテーブル402における1つ以上のデータエントリーに関連付けることができる。例えば、ユーザ設定418は、ユーザにより移動装置又はパーソナルコンピュータを通して入力することができる。ユーザは、マッチングの目的で収集又は使用可能にしなければならないのはデータの形式であるかクラスであるかを指示する利用性420の設定を指定することができる。例えば、ユーザは、イベントの特定形式(ナイトクラブ、スポーツイベント、コンサート、等)に基づいて位置データを収集して使用することを指定できるが、大人向けナイトクラブのような他の位置を追跡し又は使用してはならない。又、ユーザは、ある条件が満足される場合だけ別のユーザとのマッチングに位置データを使用できることを指定してもよい(例えば、あなたが、あなたの地方ロータリークラブの別のメンバーの100フィート以内におり、且つ異なるロータリークラブ支部のメンバーから10フィート以内にいるときに、位置に基くデータを使用してあなたにアラートする)。同様に、写真、eメールアドレス又は電話番号を別のユーザに与えるためのルール、例えば、写真の相互交換を要求するルールを確立してもよい。又、ユーザは、マッチング及び通知を制限するある時刻、日、又は他の条件を指定してもよい(例えば、金曜日及び土曜日の夜だけマッチングを許可する)。又、ユーザは、特定のデータエントリーに基づきマッチングに対して集合422のレベルを使用しなければならないことを指定してもよい。例えば、ユーザは、他の者が、ユーザプロフィールに入力された所得レベルのみに基づいてマッチングを行なえることを希望しなくてよい。しかしながら、マッチングが大量の集合データに基づくか、又は信用性の高い特定形式のデータに基づく場合には、ユーザは、マッチングエンジンにより使用するための抽象的又は集合形態で所得を含ませるのを許してもよい(しかし、他のユーザへ与えるのは許さない)。又、他のプライバシー設定424を使用して、データの収集又は使用を限定し、ある時間周期の後にそれを削除し、或いはその使用をマッチング又は他のユーザへの開示に限定してもよい。ユーザが自分の行動を監視するのが容易であるのと同様に、必要に応じて行動の記録をデアクチベートするのは容易でなければならない。   Clearly, a healthy and rich data set that can be tracked and collected to form a user profile raises privacy issues. A settings table 416 is provided to manage the use of data in the user profile. Each entry in this table can specify a number of settings and parameters to apply to the data entry or data collection. An entry in table 416 can be associated with one or more data entries in data table 402. For example, user settings 418 can be entered by a user through a mobile device or a personal computer. The user can specify a setting for usability 420 that indicates whether it is the type of data or class that must be collected or made available for matching purposes. For example, the user can specify that location data be collected and used based on a specific type of event (night club, sporting event, concert, etc.), but track other locations such as adult night clubs. Or do not use. The user may also specify that location data can be used to match another user only if certain conditions are met (eg, you are within 100 feet of another member of your local Rotary club). Use location-based data to alert you when you are in and within 10 feet of a member of a different Rotary club branch). Similarly, rules may be established to give a photo, email address or phone number to another user, for example, a rule requesting the interchange of photos. The user may also specify certain times, days, or other conditions that limit matching and notification (eg, allow matching only on Friday and Saturday nights). The user may also specify that the level of set 422 should be used for matching based on specific data entries. For example, the user may not want others to be able to match based only on the income level entered in the user profile. However, if the matching is based on a large amount of aggregate data or based on a certain type of reliable data, the user is allowed to include income in an abstract or aggregate form for use by the matching engine. May be (but not allowed to give to other users). Other privacy settings 424 may also be used to limit data collection or use, delete it after a period of time, or limit its use to matching or disclosure to other users. Just as it is easy for a user to monitor his actions, it should be easy to deactivate a record of actions as needed.
又、ユーザプロフィール400は、デフォールト及び自動設定を含んでもよい。例えば、テーブル426は、行動データ形式がユーザにより編集できないが削除はできることを指定してもよい。EBayのフィードバック格付けと同様に、ユーザは、他のユーザからの全てのフィードバックをリセットできるが、彼が嫌いなフィードバックコメントは簡単に編集できなくてよい。同様に、システムに環境フィルタを使用させることが望まれることがある。例えば、あなたが、非常に多数のマッチングを得る場所にいる場合には、あなたが使用する装置(又はそれに接続されるサーバー)は、質の高いマッチングに対してのみアラートを送信するようなフィルタを適用することができる。同様に、あなたが旅行していて「ヒット」が得られない場合には、サービスは、あなたが外国にいることを確認するために位置検出を使用することにより、又は所与の時間周期中にあなたが得たマッチングが僅かである(又は全くない)ことを単に確認するだけで、そのスレッシュホールドを自動的に下げてもよい。   User profile 400 may also include default and automatic settings. For example, the table 426 may specify that the behavior data format cannot be edited by the user but can be deleted. Similar to EBay's feedback rating, the user can reset all feedback from other users, but feedback comments that he dislikes may not be easily editable. Similarly, it may be desirable to have the system use an environmental filter. For example, if you are in a place where you get a large number of matches, the device you use (or the server connected to it) will have a filter that sends alerts only for high quality matches. Can be applied. Similarly, if you are traveling and you do not get a “hit”, the service can use location detection to confirm that you are in a foreign country, or during a given time period. You may simply lower that threshold by simply verifying that you have little (or no) matching.
ここに例示する実施形態では、ユーザは、特定のプロフィールをもつマッチングするユーザがいるかどうか決定するために、1つ以上のターゲットプロフィール(例えば、幾つかの他の特徴をもつ20代の独身女性)を指定してもよい。特に、ターゲットプロフィールを使用して、マッチングする特性を有し且つユーザのある距離内にいるか又は別の指定の位置にいる他のユーザを識別することができる。図5は、本発明の実施形態に基づくターゲットプロフィール500の論理図である。図5は、例示的ターゲットプロフィールに対するデータ構造及びフィールドの形式を示しているが、他のデータベース、データ構造及びフォーマットを使用して、希望のデータをターゲットプロフィールに記憶しそして関連付けてもよいことを理解されたい。移動装置100及び/又はネットワークサーバー302は、マッチングの目的で1つ以上のターゲットプロフィール500を記憶することができる。又、ターゲットユーザプロフィールは、オンラインデーティング(dating)サービスのような他のシステムからインポートされてもよい。   In the illustrated embodiment, the user can select one or more target profiles (eg, single women in their 20s with some other characteristics) to determine if there are matching users with a particular profile. May be specified. In particular, the target profile can be used to identify other users who have matching characteristics and are within a certain distance of the user or at another specified location. FIG. 5 is a logic diagram of a target profile 500 according to an embodiment of the present invention. Although FIG. 5 shows the data structure and field format for an exemplary target profile, other databases, data structures and formats may be used to store and associate desired data in the target profile. I want you to understand. Mobile device 100 and / or network server 302 may store one or more target profiles 500 for matching purposes. The target user profile may also be imported from other systems such as an online dating service.
手動で発生されるターゲットプロフィールを容易にするために、システムは、相手を探している人々の中で成功及び失敗を観察しそしてそれらから学習することによりグローバルな「マッチメーキングインテリジェンス(matchmaking intelligence)」を開発することができる。例えば、システムは、早朝に起きて犬と一緒に歩く人々が、同じことを行なう他の人々と仲良くやる傾向があるというパターンを「見」、従って、この行動情報を使用して、あなたがあなた自身に対して選択したものとは異なる「あなたのコンピュータ発生ターゲットプロフィール」を見出すことができる。コンピュータは、人々が互いにどのように「仲良くやる」か、それ自体、必ずしも、評価できないが、例えば、人が結婚してその事実をシステムへフィードバックとして伝達するときには、直接的なユーザフィードバックによりこの情報を収集することができる。又、例えば、位置に基づく追跡を通して、1月に会った2人の人がそれ以来多大な時間を費やしたのを観察することにより、成功なマッチングを推測することもできる。収集して分析できるデータ(外因的、自己発生、行動、等)が豊富にあり、且つコンピュータの計算力の増加と、Bayesianアルゴリズム、ニューラルネットワーク及び他の人為的インテリジェンス方法とが合成されて、コンピュータは、人々が正に「人間」のスキルを上げるのに良好なものとなる。   In order to facilitate manually generated target profiles, the system uses global `` matchmaking intelligence '' by observing and learning from successes and failures among those looking for opponents. Can be developed. For example, the system “sees” the pattern that people who get up early in the morning and walk with dogs tend to get along with other people who do the same thing, so using this behavioral information, you You can find "your computer generated target profile" that is different from the one you choose for yourself. Computers do not necessarily evaluate how people “get along” with each other, but for example, when a person marries and communicates the fact as feedback to the system, this information is provided by direct user feedback. Can be collected. A successful match can also be inferred, for example, by observing that two people who met in January have spent a great deal of time since tracking through location-based tracking. There is a wealth of data (exogenous, self-generated, behavioral, etc.) that can be collected and analyzed, and the computer's increased computing power is combined with Bayesian algorithms, neural networks and other artificial intelligence methods to create a computer Is good for people to improve their “human” skills.
例示的ターゲットプロフィール500は、関係データベースに記憶することができると共に、ターゲットデータ範囲502及びプログラム可能なフィルタ518を記憶するための関連テーブルをもつことができる。データ範囲テーブル502は、別のユーザがターゲットプロフィールにマッチングするかどうか決定するのにシステムが使用するための特性に対する複数のエントリーを含んでもよい。マッチングする場合には、設定416に基づいてアクションを取ることができる(例えば、ビープ音を発するか、通知を送信するか、或いはマッチングするユーザ又はユーザのグループに関する情報を表示する)。各ターゲット特性は、データ範囲テーブル502に行として記憶することができる。エントリーは、データテーブル402に使用されるものに対応する(フィールド504、値範囲506、形式508、関連性510及び信用性512)が、スレッシュホールド値、範囲又はワイルドカード値を使用して、ユーザプロフィールがターゲットプロフィールにマッチングするための要求を指定することができる。更に、マッチングするかどうか決定する際にエントリーの重要性を指示するためにそのエントリーに重み514が指定されてもよい。(集中データベースを要求しない仕方で2つの装置間にアドホックベースで同じことを行なえることに注意されたい。)   The example target profile 500 can be stored in a relational database and can have an associated table for storing target data ranges 502 and programmable filters 518. Data range table 502 may include a plurality of entries for characteristics for use by the system to determine whether another user matches the target profile. In the case of a match, an action can be taken based on the setting 416 (eg, beeping, sending a notification, or displaying information about a matching user or group of users). Each target characteristic can be stored as a row in the data range table 502. The entries correspond to those used in the data table 402 (field 504, value range 506, format 508, relevance 510 and credibility 512), but using threshold values, ranges or wildcard values, the user A request can be specified for the profile to match the target profile. In addition, a weight 514 may be assigned to the entry to indicate the importance of the entry in determining whether to match. (Note that the same can be done on an ad hoc basis between two devices in a manner that does not require a centralized database.)
又、他のフィルタ516を、マッチングの目的でエントリーに適用することもできる。ポインタは、データ範囲テーブル502内の1つ以上のエントリーをプログラム可能なフィルタ518にリンクし、さもなければ、関連付けることができる。プログラム可能なフィルタ518は、一般的にマッチングのための、又は特定のエントリーをマッチングするための他の条件を指定することができる。例えば、フィルタは、特定のエントリーがマッチングしなければならないかどうか、及び/又はあるパーセンテージのエントリーのみがマッチングすればよいかどうか指定することができる。フィルタは、位置520、時間522、状況524、関連性526、又は他の条件528に基づくものでよい。位置520は、ユーザのある距離以内(例えば、Bluetooth範囲以内又は特定の位置データに基づく)にいるユーザ、或いは特定の位置、又は特定のイベント又は会場にいるユーザをフィルタするのに使用できる。又、位置520は、マッチングルールを自動的に調整するのにも使用できる(例えば、ユーザが家から遠くにいるとき)。例えば、ユーザが外国を旅行している場合には、ルールは、同じ言語を話す(又は同じ国から来た)別のユーザとのマッチングしか要求しない。又、ユーザは、状況524(例えば、ユーザが仕事をしているか、家にいるか、ソーシャルなイベントをしているか、又は旅行中であるか)を指示する設定416も有することができる。この状況524に基づいて、異なるターゲットプロフィール(1つ又は複数)をマッチングのために選択して使用することができる。更に、マッチングのための基準は、状況524に基づいて自動的に切り換えることができる(例えば、ユーザには、旅行時には近傍にいるが、仕事中にはそうでない友人を通知することができる)。又、時間522を使用して、マッチング基準を自動的に調整することもできる(例えば、金曜又は土曜の夜には、月曜の朝とは異なる基準を使用する)。   Other filters 516 can also be applied to entries for matching purposes. The pointer may link or otherwise associate one or more entries in the data range table 502 with the programmable filter 518. Programmable filter 518 can generally specify other conditions for matching or for matching a particular entry. For example, the filter can specify whether a particular entry must be matched and / or whether only a certain percentage of entries need be matched. The filter may be based on location 520, time 522, situation 524, relevance 526, or other condition 528. Location 520 can be used to filter users who are within a certain distance of the user (eg, within a Bluetooth range or based on specific location data), or at a specific location, or a specific event or venue. The location 520 can also be used to automatically adjust the matching rules (eg, when the user is away from home). For example, if the user is traveling abroad, the rule only requires matching with another user who speaks the same language (or came from the same country). The user may also have a setting 416 that indicates the status 524 (eg, whether the user is at work, at home, has a social event, or is traveling). Based on this situation 524, different target profile (s) can be selected and used for matching. Further, the criteria for matching can be automatically switched based on the situation 524 (eg, the user can be informed of a friend who is in the vicinity when traveling, but not at work). The matching criteria can also be automatically adjusted using time 522 (eg, using a different standard than Monday morning on Friday or Saturday nights).
このシステムは、所与の時間及び/又は場所における他のユーザのルール及び設定を探すことにより「インテリジェンス」を発生し、そして自分の設定を手動で調整しなければならないことからユーザを救済するある環境ファクタを「計算」することができる。例えば、このシステムは、「位置メモリ」によりバーと医師のオフィスとの間を区別することができる。若干のユーザが、特定の位置(又は多使用ファシリティの場合には、時間に結合された位置)の特性を識別することにより位置を「精密に計画する(map out)」場合には、この情報を、その位置に訪れる他のユーザに適用することができる。この場合には、ユーザは、単に自分の装置を「医師のオフィスにおいてマッチングをターンオフする」又は「バー以外の全ての場所でマッチングをターンオフする」にセットすればよく、システムは、ユーザの希望に適宜に応答することができる。   This system generates "intelligence" by looking for other users' rules and settings at a given time and / or location, and rescues users from having to manually adjust their settings Environmental factors can be “calculated”. For example, the system can distinguish between a bar and a doctor's office by a “location memory”. If some users “map out” a location by identifying the characteristics of a particular location (or, in the case of a multi-use facility), this information Can be applied to other users visiting the location. In this case, the user can simply set his device to “turn off matching at the doctor's office” or “turn off matching everywhere except the bar” and the system will You can respond accordingly.
同様に、システムは、フィードバックを通して学習することができ、即ちある種のアラートを繰り返しスヌーズさせ、従って、この「種」のアラートがありがたくないことを指示できる(時間、場所又は他のファクタに基づく)。或いは又、マッチングアラートを得ると、ユーザは、自分の装置のユーザインターフェイスを通してシステムへフィードバックを与え、「どうぞ、もっとこのように(more like this, please)」を送信する。より詳細には、システムは、どこに家があり、仕事場があり、ガールフレンドのアパートがあり、等々を知るようにトレーニングできねばならず、したがって、システムは、あなたについて学習し、そしてあなたの行動パターンを「理解する」ことができる。   Similarly, the system can learn through feedback, i.e., repeatedly snooze certain alerts, and thus indicate that this "seed" alert is not appreciated (based on time, location or other factors). . Alternatively, upon obtaining a matching alert, the user provides feedback to the system through the user interface of his device and sends “please like this, please”. More specifically, the system must be able to train to know where the home is, the workplace, the girlfriend's apartment, etc., so the system learns about you and your behavior patterns Can "understand"
関連性526は、あなたが誰と一緒か(例えば、あなたの妻又はあなたの愛人)及び/又は誰が傍にいるか(例えば、共通の友人と一緒又はその傍にいる人にとってより寛大なマッチング)及び/又はあなたが誰と関係をもつか(例えば、あなたは、高レベルの関連性及び信用性をもつ共通の友人がいるかどうか)に基づいてマッチングルールを変更するのに使用できる。マッチングに対する第2等級連絡先の使用は、データ範囲テーブル502における基準と、他の基準をどのように適用するか決定するためのフィルタの両方である。これらのエントリー及びフィルタは、親密な第2等級連絡先がある範囲内又は距離内にあるときに(例えば、位置570フィルタに基づいて)ユーザに通知するのに使用できる。又、会場又は催し物をスキャンして(ネットワークサーバー302へ要求を行なうことにより)、どれほど多くの友人及び/又は第2等級連絡先がその位置にあるか決定することができる。更に、ユーザのカレンダー情報がこのプロフィールに組み込まれた場合には、この情報を使用して、将来特定の位置に誰がいるか予想することができる。例えば、あなたが週末にマイアミへ行く計画をしている場合に、あなたは、その都市をスキャンして、現在そこに誰がいるか調べるだけでなく、あなたがそこにいるときに誰か(あなたの知人又は潜在的にマッチングする人)そこに行く計画を立てていることを調べることもできる。このように、あなたは、異なる都市からマイアミへ飛ぶ誰かと適当なブラインドデートするように「マッチング」することができる。   The relevance 526 is about who you are with (eg, your wife or your mistress) and / or who is with you (eg, a more generous match for people with or near your common friends) and / Or can be used to change matching rules based on who you are connected to (eg, whether you have a common friend with a high level of relevance and credibility). The use of second grade contacts for matching is both a criterion in the data range table 502 and a filter to determine how other criteria are applied. These entries and filters can be used to notify the user when an intimate second grade contact is within a certain range or distance (eg, based on a location 570 filter). Also, the venue or event can be scanned (by making a request to the network server 302) to determine how many friends and / or second grade contacts are at that location. Furthermore, if the user's calendar information is incorporated into this profile, this information can be used to predict who is at a particular location in the future. For example, if you are planning to go to Miami on the weekend, you will not only scan the city to see who is currently there, but also someone (your acquaintance or You can also check that you have a plan to go there. In this way, you can “match” to a suitable blind date with someone flying to Miami from a different city.
又、ユーザは、特定の位置において移動装置をもつ個人(例えば、バーの端にいる女性)を「スキャン」する特定の要求を出して、他の者が共通の友人を有するかどうか調べ、又は単に彼女の公のプロフィールを調べることもできる。ネットワークサーバーは、指定の位置において移動装置に対するユーザプロフィールを検索することもできるし、或いは移動装置との直接的Bluetooth又は赤外線接続を通してそれを得ることもできる。これは、マッチング情報に対する質的な印(関連性410及び信用性412のような)と結合されたときに特に強力なものとなる。というのは、質の第2等級マッチングを促進しそしてスプーファーをフィルタ除去するからである。又、このスキャニングプロセスでは、以下に更に述べるように、他人同士の対話を始め易くするように、「アイスブレーカー」会話の話題を識別することができる。   The user can also make a specific request to “scan” an individual (eg, a woman at the end of a bar) with a mobile device at a specific location to see if others have a common friend, or You can simply check her public profile. The network server can retrieve the user profile for the mobile device at a specified location, or it can be obtained through a direct Bluetooth or infrared connection with the mobile device. This is particularly powerful when combined with qualitative indicia for matching information (such as relevance 410 and trust 412). This is because it promotes second grade matching of quality and filters out spoofers. The scanning process can also identify the topic of an “ice breaker” conversation so as to make it easier to start a conversation between others, as further described below.
又、あなたはフィルタを使用して、あるマッチングを阻止することもできる。例えば、あなたは結婚していても、分別あるロマンチックアプローチに対してオープンする「デジタルヴァイブ(digital vibes)」を送信したいとする。この場合に、あなたは、マッチングエンジンを使用すると、仲介者があなたの配偶者である第2等級接続に対してあなたをアラートして、それを回避する。又、「ヴァイブ」があなたの配偶者の友人へ送信されるのを選択的に阻止することもできるし、又は同様の願いを表明した人々へ匿名でのみ送信することもできる。これは、移動装置に対する利用性420の設定を変更するように関連性526に基づくフィルタを使用することにより指定することができる。   You can also use filters to prevent certain matches. For example, suppose you are married but want to send a “digital vibes” that opens up to a discreet romantic approach. In this case, you use the matching engine to alert you to a second grade connection where the intermediary is your spouse and avoid it. You can also selectively block "Vibes" from being sent to your spouse's friend, or send them anonymously only to those who have expressed similar wishes. This can be specified by using a filter based on relevance 526 to change the availability 420 setting for the mobile device.
同じ方針に沿って、これは、必ずしも結婚していないが、単に匿名の物理的遭遇を希望し、ひいては、同様の関心をもつ他の人々についてアラートされることを希望する人々に適用することができる。このようなことを求める人々は、この好みをそれらのプロフィールに含ませることができ、そしてシステムは、これをそのマッチング基準に合体することができる。この種の物理的な遭遇を求めている者は、単純にどこかの場所へ行き、そこで、彼女が、同様の希望をもつ誰かに物理的に接近するという必要はない(これは、今日、匿名のBluetooth対話で行うことができる)が、実際には、同様の好みをもつ人々がどこに大勢集まるかに基づいて今夜どこに行くか判断することができる。彼女は、家を出る前に、バーや、近隣や、都市をもスキャニングすることにより、これを行うことができる。この「一夜立ち(one-night stand)」マッチングシステムは、これに、上述した他のプロフィールデータを結合することにより更に有効なものにすることができる。例えば、誰かが一夜立ちに関心があるが、彼のほとんどの時間を彼女の町又は近隣以外のところで過ごし且つ性的伝染病に関してきれいな健康記録を有する者しかいないこともある(これは、誰かにとって、おそらく、彼の医師により発行されたデジタルトークンを使用して彼のプロフィールに医療データを合体させる動機付けとなる)。   In line with the same policy, this may apply to people who are not necessarily married, but simply want an anonymous physical encounter and thus want to be alerted about other people with similar interests. it can. People seeking such things can include this preference in their profiles and the system can incorporate this into its matching criteria. Those seeking this type of physical encounter simply go somewhere, where she does not have to physically approach someone with similar hope (this is today, In fact, you can decide where to go tonight based on where many people with similar preferences gather. She can do this by scanning bars, neighborhoods, and cities before leaving home. This “one-night stand” matching system can be made more effective by combining it with the other profile data described above. For example, someone may be interested in standing overnight, but only someone who spends most of his time outside of her town or neighborhood and has a clean health record regarding sexually transmitted diseases (for someone, , Perhaps motivating to merge medical data into his profile using a digital token issued by his doctor).
又、移動装置は、会社により使用されることもあり、これらの目的で特定のフィルタを確立することができる。会社は、本物のプロフィールデータに対して無数の使い方をする。あなたがプラダの小売店に入ったときに、あなたが年に百万ドル稼ぐことを店が知っているか、又は競争相手の店で月に$1000遣うことを知っている場合には(例えば、あなたのスマートカードの使用から情報が通信されて収集されるので)、あなたは、購入履歴が分からない者より親切に扱われる。同様に、あなたが産業見本市のフロアを歩いていて、あなたのプロフィールに、仕事及び過去の実績評価、又はある学校からの電気工学等級のような他の望ましい特性を有する場合には、あなたを雇用しようと求めている会社によるアプローチがあるかもしれない(特に、あなたが、そのような申し入れに対してオープンであることをあなたのプロフィールに指示している場合には)。   Mobile devices can also be used by companies, and specific filters can be established for these purposes. The company uses myriad uses for real profile data. If you know you will make a million dollars a year when you enter a Prada retail store, or you know that you will spend $ 1000 a month at a competitor store (for example, Because information is communicated and collected from your smart card usage, you are treated more kindly than those who do not know your purchase history. Similarly, if you are walking on an industrial trade show floor and your profile has other desirable characteristics such as work and past performance assessments or electrical engineering grades from a school, hire you There may be an approach by the company seeking to do so (especially if you are instructing your profile to be open to such an offer).
ある状況では、認証された行動情報の転送が会社及び消費者の両方にとって有益である。上述した例では、例えば、プラダにいる消費者は、証明された彼女の過去の購入履歴に基づいてVIP待遇を受け且つおそらく特別なオファーを得ることにより利益を得る。   In some situations, the transfer of authenticated behavioral information is beneficial for both the company and the consumer. In the example described above, for example, a consumer in Prada would benefit from receiving VIP treatment based on her proven purchase history and possibly obtaining a special offer.
更に、消費者は、ビジネスに関する外因的発生データにより権限を受けることができる。消費者が、過去の購入行動に基づいて顧客になる見込みが高い人と考えられるように、レストランは、その「行動」に関するプロフィール情報を受動的に蓄積することができる。この場合に、レストランは、システムの人間ユーザと同様の「エンティティ」である。誰かがレストランで食べるたびに、移動装置がそのレストランの格付けを容易にし、例えば、あなたが勘定を支払うときに(おそらく、デジタルキャッシュ又はクレジットカードで)、あなたには、1−10の格付けを入力する資格が与えられる。あなたの格付けは、レストランに対するユーザプロフィール400においてこのレストランとデジタルで関連付けされる(前のガールフレンドがあなたを格付けするのと同様に)。レストランに入る(又はその傍を歩く)次の人は、これらの格付けを見ることができる。この情報は、データベース記憶システム304に記憶することもできるし、又はレストラン又はその近くでローカルに配置された不正防止装置に記憶することもできる(不正防止であるから、レストランが否定的格付けを削除したり編集したりすることはできない)。   In addition, consumers can be authorized by exogenous data about the business. The restaurant can passively accumulate profile information regarding its “behavior” so that the consumer is considered a person who is likely to become a customer based on past purchase behavior. In this case, the restaurant is an “entity” similar to a human user of the system. Each time someone eats at a restaurant, the mobile device facilitates the rating of that restaurant, for example when you pay an account (perhaps with digital cash or credit card), you enter a rating of 1-10 To be qualified. Your rating is digitally associated with this restaurant in the user profile 400 for the restaurant (similar to the previous girlfriend rating you). The next person who enters (or walks by) the restaurant can see these ratings. This information can be stored in the database storage system 304 or can be stored in a fraud prevention device located locally at or near the restaurant (because of fraud prevention, the restaurant removes negative ratings) Cannot be edited or edited).
多数のキーエレメントがこれをザガット(Zagat)スタイルのレストラン批評から区別する。第1に、正にあなたがレストランにいて経験があなたの記憶に新しいうちに、レストランを格付けするのが容易であると指定されている。第2に、ユーザは、それを必要とするとき、即ち空腹で、道を歩きながら、食べる場所を、携帯する装置から探しているとき、高質の格付けを得ることができる(もちろん、ユーザは、他の時間及び場所でも同じ情報にアクセスすることができる)。人が他の人とマッチングされるのと同様に、ユーザとレストランとの間にターゲットプロフィールを確立し、移動装置が、良いレストランのマッチングをユーザに知らせ、ユーザの判断を誘導する助けとなる格付けを与えることができる。   A number of key elements distinguish this from Zagat style restaurant reviews. First, it is specified that it is easy to rate a restaurant while you are at the restaurant and the experience is new to your memory. Second, users can get high-quality ratings when they need it, when they are hungry, walking on the road, and looking for places to eat from their portable devices (of course, the user , You can access the same information at other times and places). Establish a target profile between the user and the restaurant, just as a person is matched with others, and the rating that helps the mobile device inform the user of a good restaurant match and guide the user's judgment Can be given.
消費者に資格を与える他のアプリケーションは、複合格付けを使用することである。例えば、フェンウェイ・パークは、誰がゲームに行くかに関する集合及び匿名情報をコンパイルすることができる。この場合に、レッドソックスのゲームに行こうと考える者は、どんな「種類」の人がゲームに来るか見出すことができる。この複合情報は、バーを選択するときに有用であり、即ちその客筋、年齢、性別比、収入、地元対観光客の比、等の複合統計情報である(それらは、全て、バーにおけるユーザプロフィール400のデータエントリー402に基づいたものとなる)。観衆の複合状態が、現在、金曜の夜対日曜の夜、又は単に一般的に、どのようであるか知ることに関心をもつ者もある。   Another application that qualifies consumers is to use composite ratings. For example, Fenway Park can compile aggregates and anonymous information about who goes to the game. In this case, those who want to go to the Red Sox game can find out what kind of people come to the game. This composite information is useful when selecting a bar, ie composite statistical information such as its audience, age, gender ratio, income, local to tourist ratio, etc. (all of which are users in the bar Based on data entry 402 of profile 400). Some are interested in knowing what the crowd's complex state is now like Friday night vs. Sunday night, or just generally.
グループ情報は、集合及び匿名だけである必要はない。バーを「スキャン」して、例えば、あなたが知っている誰か(又は第2等級の連絡先、一夜立ちを探している女性、仕事先からの友人、等)が中にいるかどうか調べるのに使用できる。1つの重要な利益は、実際にあなたがバーへ行く前に、あなたがまだ家にいるか又はどこへ行こうか考えて仕事をしている間に、これをリモート位置で行う能力(例えば、サーバー302へ問合せ要求を送信することにより)である。又、人々は、引っ越そうと考えている都市に住んでいる人々(又は同様に隣人)、働こうと考えている会社、加入しようと考えているゴルフクラブ、訪れてみたいリゾート等に関するリモート複合データを得るのに有用であることが分かる。   The group information need not be only collective and anonymous. "Scan" the bar and use it, for example, to see if someone you know (or second grade contact, a woman looking for an overnight stay, a friend from work, etc.) is in it can. One important benefit is the ability to do this at a remote location (e.g., server 302) while you are still at work or thinking about where to go before you actually go to the bar. By sending an inquiry request). People also have remote composite data about people living in the city they want to move (or their neighbors), companies they want to work, golf clubs they want to join, resorts they want to visit, etc. It turns out to be useful to obtain.
本発明の実施形態は、種々の付加的な応用も可能にする。   Embodiments of the present invention also allow for various additional applications.
コンテスト:あなたが、友人と共に、誰がより多くの知人に遭遇するか競争すれば楽しいことであろう。位置が分かるマッチングシステムでは、あなたは、人々それ自身に「ばったり会う」必要はなく、ある指定の距離内に友人がいる場合に、マッチングエンジンがそれをあなたに告げる。ここに述べる真正性テストは、コンテストを改善することができる(あなたは、おそらく、仕事関係の知人をゲームから除去するか、或いは例えば、「親密な友人」だけを信用性412の格付けに基づいてカウントするよう規定することができる)。 Contest : It will be fun if you compete with friends to see more acquaintances. In a location-aware matching system, you don't have to “see” people themselves, and the matching engine tells you when you have friends within a certain distance. The authenticity test described here can improve the contest (you probably remove work-related acquaintances from the game or, for example, only “intimate friends” based on a credit rating of 412 Can be prescribed to count).
カルマ(karma)ポイント:2人の人があなたを仲介者として使用して会うときには、あなたは、デジタルカルマポイント(ユーザプロフィール400におけるスコア又はトークン)を稼ぐことができる。カルマポイントは、収集するのが楽しいもので、マッチングの基礎を与えることもできる(例えば、良好なマッチメーカーであるか又は多数の第2等級の連絡先を有するユーザをフィルタリングする)。ある数のマッチングについて「責任のあった」近隣のコーヒー店(即ち、そのコーヒー点の常連である人々がマッチングされる)のような生命のないエンティティも、カルマポイントを稼ぐことができる。2人の人があなたを仲介者として使用して会うときには、それが行なわれたこと、及びあなたが丁度10「カルマポイント」を稼いだことをあなたにアラートすることができる。 Karma points : When two people meet using you as an intermediary, you can earn digital karma points (scores or tokens in the user profile 400). Karma points are fun to collect and can also provide a basis for matching (eg, filtering users who are good matchmakers or have multiple second-class contacts). Lifeless entities such as nearby coffee shops that are “responsible” for a certain number of matches (ie, people who are regulars of that coffee point are matched) can also earn karma points. When two people meet using you as an intermediary, you can alert you that it was done and that you just earned 10 “karma points”.
「リンギング・イヤ(Ringing Ears」:カルマポイントを稼ぐのに加えて、2人の人があなたを仲介者として使用して会うときには、あなたは、(電話、テキストメッセージ、等により)通知を受け、そしてその対話に離れたところから又は本人が参加するように招待を受けることができる。移動装置100の設定416は、共通の友人の中でマッチングが行なわれるときに、その装置が仲介者にコールを発したり又はテキストメッセージやeメールを送信したりするようにさせる。更に、設定416を使用して、サーバー302が仲介者にメッセージを送信するようにさせてもよい。 "Ringing Ears" : In addition to earning karma points, when two people meet using you as an intermediary, you will be notified (by phone, text message, etc.) The user can then be invited to participate in the conversation remotely or to participate in. The setting 416 of the mobile device 100 allows the device to call the mediator when matching is done among common friends. Or send a text message or email In addition, the settings 416 may be used to cause the server 302 to send a message to the intermediary.
なぞなぞ及びゲーム:設定及びフィルタは、創造的な対話マッチング基準を使用するのを許す。上述したように、人々は、他のユーザの何人か又は全部に見せることのできるパブリックプロフィールを有する。このプロフィールは、「スキャニング」動作を通してアクセスすることができ、これは、誰かが彼の装置を個人(又は彼女の装置)に「向け」、彼女のパブリックプロフィールにアクセスできることを意味する。パブリックプロフィールでは、男性が彼女にアプローチするときになぞなぞに答えるか、或いは彼女の好きな歌を歌い、彼女にマルガリータを買い、彼女にある種の花を手渡し、等々をするようにチャレンジすることにより、女性が楽しむことを望む。これは、両当事者が座を和やかにするために、楽しませることができる。アプローチのためのこれらの好みは、誰かが彼女の表情を「スキャン」するときに、座を和やかにする適当な話題を見つけるか、又はマッチングする「ヒット」(相互の知人のような)をサーチするために露呈される。サイドポイントとして、誰かがスキャンされるたびにそれを保持するレコードがあってもよい。女性は、ある夜、18名の男性が、彼女を「スキャン」するに足る魅力を見出したことを知るのが好きである。 Riddles and Games : Settings and filters allow you to use creative dialog matching criteria. As mentioned above, people have a public profile that can be shown to some or all of other users. This profile can be accessed through a “scanning” action, which means that someone can “point” his device to an individual (or her device) and access her public profile. In the public profile, by answering a riddle when a man approaches her, or singing her favorite song, buying her a Margarita, handing her some flowers, and so on Hope women enjoy. This can be entertained for both parties to relax. These preferences for the approach are to find a suitable topic to soothe the seat when someone “scans” her expression, or to search for a “hit” (like a mutual acquaintance) that matches. To be exposed. As a sidepoint, there may be a record that holds it whenever someone is scanned. Women like to know that one night, 18 men have found enough attraction to "scan" her.
デジタルウェイク:別の設定416は、幾つかのマッチング又は事象が発生したときに通知を要求するのに使用できる。最近、近くの位置にいたユーザをマッチングさせるためにターゲットプロフィール及びフィルタが確立される(データテーブル402におけるタイムスタンプ付き位置エントリーに対するマッチングに基づいて)。例えば、ユーザは、ユーザが知っている誰か(ユーザプロフィール400のデータエントリーで指示された)が最後の5分以内にユーザの位置を通過したときにアラートされる。この場合に、彼は、彼の友人にコールしてハローと言い、そしておそらく、ぐるりと戻って近くで会うようにアレンジする。又、位置520のフィルタを使用して、ユーザが位置するかどうかに基づいてマッチングするためのこの基準を緩和することができる。例えば、ユーザが外国を旅行している場合に、ユーザは、最後の数時間以内に近くにいた友人について通知を受けることを希望する。又、ユーザは、ユーザがその前に訪れた位置(例えば、ユーザが1時間前に昼食を取ったレストラン)に友人がいる場合に通知を受けることを希望する。 Digital Wake : Another setting 416 can be used to request notification when some matching or event occurs. Recently, a target profile and filter is established to match users who were in nearby locations (based on matching against time-stamped location entries in the data table 402). For example, a user is alerted when someone they know (indicated by a data entry in user profile 400) passes the user's location within the last 5 minutes. In this case, he calls his friend, says Hello, and probably arranges to go back and meet up close. Also, the filter at position 520 can be used to relax this criterion for matching based on whether the user is located. For example, if the user is traveling abroad, the user wants to be notified about nearby friends within the last few hours. The user also wants to be notified if there are friends at a location where the user has visited before (eg, a restaurant where the user had lunch one hour ago).
図6は、本発明の実施形態に基づいてユーザをマッチングするための方法を示すフローチャートである。装置100又はサーバー302のソフトウェアアプリケーションは、ユーザプロフィール及びターゲットプロフィールを処理して、マッチングがあるかどうか、及びマッチングがある場合には行うべきアクションを決定することができる。上述したプロフィール情報及びフィルタのいずれを使用してもよく、そして上述したアクションのいずれかを、ユーザプロフィール及びターゲットプロフィールにおける情報に基づいて行うことができる。602に示すように、位置情報は、移動装置100により発生され又は受信されそして装置によりローカルで処理されるか、或いは処理のためにサーバー302へ送信されてもよい。位置情報は、特定の位置又は催し物にいるユーザ、或いはユーザ又は特定位置のある範囲内にいるユーザを要求する。604に示すように、この基準を満足する他のユーザが検出される(図2に示す直接的通信を経て又はサーバー302を経て)。利用性設定420に基づき、装置又はサーバーは、次いで、ユーザプロフィール(又は少なくとも、希望のターゲットプロフィール及びフィルタに基づいてマッチングするのに必要なエントリー)がその検出されたユーザについて得られるかどうか決定する。ユーザプロフィールが得られる場合には、それらが検索されると共に、608に示すように、ユーザプロフィール及びターゲットプロフィールにフィルタが適用される。610に示すように、ユーザプロフィールが、次いで、フィルタされたターゲットプロフィールと比較され、マッチングするかどうか決定される。マッチングする場合には、設定614をチェックして、行うべき適当な通知、アラート及び他のアクションを決定する。次いで、616に示すように、移動装置100及びサーバー302により適当な通知、アラート及び他のアクションが行なわれる。上述したように、これらのアクションは、マッチングするユーザを通知し、マッチングするターゲットを通知し、及び/又は2つの第2等級連絡先がマッチングするところの仲介者を通知することを含む。   FIG. 6 is a flowchart illustrating a method for matching users according to an embodiment of the present invention. The software application of the device 100 or server 302 can process the user profile and the target profile to determine whether there is a match and if so, what action to take. Any of the profile information and filters described above may be used, and any of the actions described above may be performed based on information in the user profile and target profile. As shown at 602, location information may be generated or received by the mobile device 100 and processed locally by the device or transmitted to the server 302 for processing. The location information requires a user at a specific location or event, or a user or a user within a certain range of the specific location. As indicated at 604, other users who meet this criterion are detected (via direct communication as shown in FIG. 2 or via server 302). Based on the availability settings 420, the device or server then determines whether a user profile (or at least the entries necessary to match based on the desired target profile and filter) is obtained for the detected user. . If user profiles are obtained, they are searched and a filter is applied to the user profile and target profile as shown at 608. As shown at 610, the user profile is then compared to the filtered target profile to determine if it matches. If there is a match, check settings 614 to determine appropriate notifications, alerts and other actions to be taken. Appropriate notifications, alerts, and other actions are then performed by the mobile device 100 and server 302 as indicated at 616. As described above, these actions include notifying the matching user, notifying the matching target, and / or notifying the mediator where the two second grade contacts match.
上述したように、プログラム可能なフィルタ518は、基準とユーザプロフィールとの間の全体的なマッチングに対して、個々の基準/エントリーを満足しなければならないか、又はあるパーセンテージの基準/エントリーを満足すればよいか、指定することができる。ここに示す実施形態では、通常の表現又は他の論理が、プログラム可能なフィルタ及び/又は基準の一部分として使用されてもよい。全体的なマッチングに対してスレッシュホールドを満足するかどうか決定すると共に、スレッシュホールドを満足する他のユーザ及びユーザプロフィールをユーザに通知すべきかどうか決定するために、スコアが計算されてもよい。ユーザにどのように通知すべきか決定するのに使用される2つ以上のスレッシュホールド又はスケールがあってもよい。非常に高いスコアをもつ別のユーザが近くにいる場合には、移動装置は、可聴アラートを放出するか又は振動し、且つ他のユーザプロフィールからの情報と共にSMSテキストメッセージを与えるようにされる。他のユーザが有する低いスコアが、あるスレッシュホールドに対して依然として充分高い場合には、可聴アラートを伴わずにテキストメッセージが送信される。これらは、例示に過ぎず、通知及びスレッシュホールドの他の組み合せが使用されてもよい。   As described above, the programmable filter 518 must satisfy individual criteria / entries or meet a certain percentage of criteria / entries for the overall match between criteria and user profile. You can specify whether or not In the illustrated embodiment, ordinary expressions or other logic may be used as part of the programmable filters and / or criteria. A score may be calculated to determine if the threshold is satisfied for the overall match and whether the user should be notified of other users and user profiles that satisfy the threshold. There may be more than one threshold or scale used to determine how to notify the user. If another user with a very high score is nearby, the mobile device emits an audible alert or vibrates and is provided with an SMS text message with information from other user profiles. If the low score that other users have is still high enough for a threshold, a text message is sent without an audible alert. These are merely examples, and other combinations of notifications and thresholds may be used.
ここに例示する実施形態では、マッチングに対して、ターゲットが雄であるか雌であるかといったある基準が必要になる。他の基準は、収入レベルのようなあるスレッシュホールドを越えるマッチングスコアに貢献する。これらの基準は、ある場合にはスコアに向かうゼロ又は固定数に貢献する(例えば、重み514に基づいて)。例えば、ターゲットが、ユーザ及びターゲットの両方に対するプロフィールに関連した連絡先リストに挙げられたユーザ又は他の個人のような共通の第2レベルの連絡先を共有する場合には、単一の重み514をスコアに追加することができる。ある場合には、基準が、重み514又は重み514の一部分を、他のユーザプロフィールに基づく回数で、スコアに追加するのを許す。例えば、ユーザとターゲットとの間の共通の各第2レベル連絡先に対して付加的なポイントをスコアに追加することができる。プログラム可能なフィルタ518は、共通の各付加的な第2レベル連絡先に対してポイントを減少する(最終的にゼロに)ルールを指定することができる。ある最大値までの、より高い収入レベルに対して、より多くのポイントを追加する等、他の基準について同じ解決策を使用してもよい。別の例では、第3次の連絡先が使用される(ユーザ及びターゲットの各々が知っている誰かが、次いで、上述したように連絡先リスト又は他のファクタに基づいて決定できる共通の個人を知っている)。第3次の連絡先は、スコアに対する幾つかのポイントに貢献するが、第2次の連絡先より少数のポイントにしか貢献しない(及びそれより低い重みしかもたない)。上述した他の形式の基準及び特性は、いずれも、論理的基準又はルールを満足するかどうかに基づくと共に、その基準又はルールを満足するときにスコアに追加できる重み(固定であるかスケーリングされるかに関わらず)に基づいて、スコアに因数分解することもできる。ダイヤル、スライドバー又は他の調整可能な設定を伴うユーザインターフェイスは、異なる基準に対する重みを調整するのに使用でき、これは、マッチングに対して重要な基準を作る設定、スコアに貢献する重み/ポイントを指定するための設定(又は設定のスケール)、基準がマッチングに対して使用されないことを指示する設定、及び/又は基準がターゲットをマッチングから不適格とすることを指示する設定を含む。又、マッチングに使用されるスレッシュホールドは、ダイヤル、スライドバー又は他の調整可能な設定を使用することにより調整することもできる。ユーザは、混雑した位置において得るマッチング又は通知が多過ぎる場合には、ダイヤル、スライドバー又は他の設定を容易にトグルして、マッチングに必要なスレッシュホールドスコアを上げることができる。マッチングが生じ難い位置にユーザがいる(例えば、町の外、又は外国を旅行している)場合には、ユーザは、マッチングに必要なスレッシュホールドスコアを容易に下げることができる。上述したように、スレッシュホールドは、状況、1日の時刻、位置、又はシステムにより決定される他のファクタに基づいて自動的に調整することができる。   In the illustrated embodiment, a certain criterion is required for matching whether the target is male or female. Other criteria contribute to matching scores that exceed certain thresholds such as income levels. These criteria in some cases contribute zero or a fixed number towards the score (eg, based on weight 514). For example, if the target shares a common second level contact, such as a user or other person listed in the contact list associated with the profile for both the user and the target, a single weight 514 Can be added to the score. In some cases, the criteria allow weight 514 or a portion of weight 514 to be added to the score, with a number of times based on other user profiles. For example, additional points can be added to the score for each common second level contact between the user and the target. A programmable filter 518 can specify a rule that reduces points (eventually to zero) for each additional second level contact in common. The same solution may be used for other criteria, such as adding more points for higher income levels up to a certain maximum value. In another example, a third order contact is used (someone known to each of the user and target can then select a common individual that can be determined based on the contact list or other factors as described above. know). The third contact contributes some points to the score, but contributes fewer points (and has a lower weight) than the second contact. All of the other types of criteria and characteristics described above are based on whether a logical criterion or rule is satisfied, and weights that can be added to the score when that criterion or rule is satisfied (fixed or scaled) Can be factored into a score based on A user interface with dials, slide bars or other adjustable settings can be used to adjust the weights for different criteria, which are the settings that make an important criterion for matching, the weight / points that contribute to the score A setting (or a scale of setting) to specify, a setting that indicates that the criterion is not used for matching, and / or a setting that indicates that the criterion disqualifies the target from matching. The threshold used for matching can also be adjusted by using a dial, slide bar or other adjustable settings. Users can easily toggle dials, slide bars or other settings to increase the threshold score required for matching if there are too many matches or notifications to get at crowded locations. When the user is in a position where matching is difficult to occur (for example, when traveling outside the town or abroad), the user can easily lower the threshold score required for matching. As described above, the threshold can be automatically adjusted based on the situation, time of day, location, or other factors determined by the system.
同様に、スコア及びスレッシュホールドを、会社又は会場又は他のオブジェクトのようなエンティティに対して使用して、マッチングを決定すると共に、ユーザに通知すべきかどうか決定することができる。ここに例示する実施形態では、同様のスコア及びスレッシュホールドを、位置に基づく情報に結合して、プロモーションアイテム、広告、又はクーポンをユーザへ送信すべきかどうか決定することができる。例えば、ユーザは、信用スコア、行なわれた購入に基づくスコア、又はスレッシュホールドを満足する他の基準を有してもよい。スレッシュホールドより高いスコアをもつユーザが、店又は会社の付近にいると決定された場合には、特定の広告又は電子クーポンをユーザの移動装置へ送信することができる。ユーザがスレッシュホールドスコアをどれほど越えるかに基づいて異なる広告又はクーポンがユーザに送信されるような拡張可能なスレッシュホールドを使用してもよい。ある実施例では、移動装置が競争相手の会社付近に(又は会社に)あると決定されたときに、会社の位置に対する方向、或いは会社の広告又はクーポンをユーザの移動装置へ送信することができる。ユーザがその位置の付近にいるかどうかは、予め設定された半径又は距離に基づいてもよいし、或いはユーザがその位置にどれほど接近しているかに基づいてスコアの一部分として異なる量で重み付けされてもよい。   Similarly, scores and thresholds can be used for entities such as companies or venues or other objects to determine matching and to determine if the user should be notified. In the illustrated embodiment, similar scores and thresholds can be combined with location-based information to determine whether a promotional item, advertisement, or coupon should be sent to the user. For example, a user may have a credit score, a score based on purchases made, or other criteria that satisfy a threshold. If it is determined that a user with a score higher than the threshold is in the vicinity of the store or company, a specific advertisement or electronic coupon can be sent to the user's mobile device. An expandable threshold may be used such that different advertisements or coupons are sent to the user based on how much the user exceeds the threshold score. In some embodiments, when it is determined that the mobile device is near (or at) the competitor's company, a direction to the company's location, or a company advertisement or coupon can be sent to the user's mobile device . Whether the user is near the location may be based on a preset radius or distance, or may be weighted with different amounts as part of the score based on how close the user is to the location Good.
本発明の好ましい実施形態を図示して説明したが、当業者であれば、これら実施形態が例示に過ぎないことが明らかであろう。当業者であれば、本発明から逸脱せずに、多数の変更や修正や置き換えが明らかであろう。本発明を実施するときに、ここに述べる本発明の実施形態に対する種々の変更を使用してもよいことが理解されよう。本発明のシステム及び方法は、特許請求の範囲及びその等効物により限定されるものとする。   While preferred embodiments of the present invention have been illustrated and described, it will be apparent to those skilled in the art that these embodiments are merely exemplary. Numerous changes, modifications and substitutions will be apparent to those skilled in the art without departing from the invention. It will be understood that various modifications to the embodiments of the invention described herein may be used when practicing the invention. The system and method of the present invention shall be limited by the claims and their equivalents.
本発明の実施形態に関連して使用できる移動装置のブロック図である。FIG. 2 is a block diagram of a mobile device that can be used in connection with embodiments of the present invention. 本発明の実施形態に基づき移動装置間での情報の直接的な交換を示すブロック図である。FIG. 3 is a block diagram illustrating direct exchange of information between mobile devices according to an embodiment of the present invention. 本発明の実施形態に基づくネットワークシステムを示す図である。It is a figure which shows the network system based on embodiment of this invention. 本発明の実施形態に基づくユーザプロフィールの論理図である。FIG. 4 is a logic diagram of a user profile according to an embodiment of the present invention. 本発明の実施形態に基づくターゲットプロフィールの論理図である。FIG. 4 is a logical diagram of a target profile according to an embodiment of the present invention. 本発明の実施形態に基づきユーザをマッチングするための方法を示すフローチャートである。6 is a flowchart illustrating a method for matching users according to an embodiment of the present invention.

Claims (19)

  1. 位置に基づくソーシャルネットワーキングを管理するネットワークサーバーにおいて、
    データ及びインストラクションを記憶するためのデータ記憶コンポーネントと、
    前記インストラクションを実行して、前記ネットワークサーバーが、
    複数のプロフィールを受け取り、各プロフィールは、複数のユーザの各1人に対して受け取られ、更に、各プロフィールは、複数の特性を複数のユーザ内の各ユーザに関連付けるものであり、
    信用性のレベルを各プロフィールにおける特性の少なくとも幾つかに関連付け、特性の中の前記信用性のレベルは、前記各ユーザに関連する複数の行動情報に基づくものであり、前記複数の行動情報は前記各ユーザ以外のソースから取得されるものであり、
    関連性のレベルを前記各ユーザに対する前記プロフィールの前記特性の少なくともいくつかに関連付けるステップであって、前記関連性のレベルは、前記少なくともいくつかの特性がスレッシュホールド値に従ったあるサンプルサイズの行動情報から得られる前記行動情報基づいて決定されるかどうかを部分的に示すものであり、
    第1ユーザに対して前記複数のユーザの1人とマッチングさせるのに使用できる基準を受け取り、
    前記第1ユーザの現在位置を指示する情報を取得し、
    前記信用性のレベル、前記関連性のレベル、及び前記第1ユーザの現在位置に少なくとも一部分基づいて前記基準に対する前記複数のユーザの1人の一致を決定する、
    ことを含むアクションを遂行するようにさせるプロセッサと、
    を備えたネットワークサーバー。
    In a network server that manages location-based social networking,
    A data storage component for storing data and instructions;
    The network server executes the instructions,
    Receiving a plurality of profiles, each profile being received for each one of a plurality of users, and each profile associating a plurality of characteristics with each user in the plurality of users;
    Associating a level of credibility with at least some of the characteristics in each profile, wherein the level of credibility in the characteristics is based on a plurality of behavior information associated with each of the users, It is obtained from a source other than each user,
    Associating a level of relevance with at least some of the characteristics of the profile for each user, wherein the level of relevance is a behavior of a sample size at which the at least some characteristics follow a threshold value. whether is determined based on the behavior information obtained from the information is indicative in part,
    Receiving criteria that can be used to match a first user with one of the plurality of users;
    Obtaining information indicating the current position of the first user;
    Determining a match of one of the plurality of users to the criterion based at least in part on the level of trustworthiness, the level of relevance, and the current location of the first user;
    A processor that causes an action including:
    Network server with.
  2. 少なくとも1つの特性は、前記プロフィールに関連したユーザ以外の別のユーザとの関係に関する情報を含み、この関係情報は、他のユーザにより確証される、請求項1に記載のネットワークサーバー。  The network server of claim 1, wherein the at least one characteristic includes information regarding a relationship with another user other than the user associated with the profile, the relationship information being validated by another user.
  3. 各ユーザにより与えられる特性には、各ユーザ以外により与えられる特性より低い信用性のレベルが関連付けられる、請求項1に記載のネットワークサーバー。  The network server of claim 1, wherein characteristics given by each user are associated with a lower level of trustworthiness than characteristics given by other than each user.
  4. 少なくとも1つの特性は、前記第1ユーザと、前記複数のユーザの別のユーザとの間の関係を指示し、前記信用性のレベルは、更に、前記第1ユーザ及び他のユーザが同じ位置にいた回数に一部分基づく、請求項1に記載のネットワークサーバー。  At least one characteristic indicates a relationship between the first user and another user of the plurality of users, and the level of trust is further determined so that the first user and the other user are at the same location. The network server of claim 1, wherein the network server is based in part on the number of times it was
  5. 前記インストラクションは、前記ネットワークサーバーが、
    前記第1ユーザの現在位置に一部分基づいて前記第1ユーザへプロモーションメッセージを送信する、
    ことを更に含むアクションを遂行するようにさせる、請求項1に記載のネットワークサーバー。
    The instructions are provided by the network server,
    Sending a promotional message to the first user based in part on the current location of the first user;
    The network server according to claim 1, wherein the network server is configured to perform an action further comprising:
  6. 前記インストラクションは、前記ネットワークサーバーが、
    第2ユーザが訪れた位置を自動的に決定し、第2ユーザが不在のときは、位置を手動で指定し、
    前記第2ユーザが訪れた前記決定された位置を使用して、前記複数のユーザの1人の一致を更に決定する、
    ことを更に含むアクションを遂行するようにさせる、請求項1に記載のネットワークサーバー。
    The instructions are provided by the network server,
    Automatically determines the location the second user has visited, and when the second user is absent, manually specifies the location;
    Using the determined location visited by the second user to further determine a match of one of the plurality of users;
    The network server according to claim 1, wherein the network server is configured to perform an action further comprising:
  7. コンピューティング装置を介して、複数のプロフィールをアクセスするステップであって、各プロフィールは、複数のユーザの各1人に対して受け取られ、更に、各プロフィールは、複数の特性を複数のユーザ内の各ユーザに関連付けるものであるステップと、
    前記コンピューティング装置を介して、信用性のレベルを各プロフィールの少なくとも幾つかの前記特性に関連付けるステップであって、特性の中の前記信用性のレベルは、前記各ユーザに関連付けられた複数の行動情報に基づくものであり、前記複数の行動情報は前記各ユーザ以外のソースから取得されるものであるステップと、
    前記コンピューティング装置を介して、関連性のレベルを各プロフィールにおける特性の少なくとも幾つかに関連付けるステップであって、前記関連性のレベルは、前記特性の少なくとも幾つかが、スレッシュホールド値に従ったあるサンプルサイズの行動情報から得られる前記行動情報基づいて決定されるかどうかを部分的に指示するものであるステップと、
    前記コンピューティング装置において、前記複数のユーザの1人とマッチングさせるのに使用できる基準を受け取るステップと、
    前記コンピューティング装置を介して、第1ユーザの現在位置を決定するステップと、
    前記コンピューティング装置を介して、前記関連性のレベル、前記信用性のレベル、及び前記第1ユーザの現在位置に少なくとも一部分基づいて前記基準に対する前記複数のユーザの1人の一致を決定するステップと、
    前記コンピューティング装置を介して、前記第1ユーザに対してマッチングする前記複数のユーザの1人に関連付けられたプロフィールの少なくとも一部分を与えるステップと、
    を備えた位置に基づくソーシャルネットワーキング方法。
    Accessing a plurality of profiles via a computing device , wherein each profile is received for each one of a plurality of users, and each profile has a plurality of characteristics within a plurality of users. Steps that are associated with each user;
    Associating a level of credibility with at least some of the characteristics of each profile via the computing device , wherein the level of credibility in the characteristics comprises a plurality of actions associated with each user; Information based, wherein the plurality of behavior information is obtained from a source other than each user;
    Associating a level of relevance with at least some of the characteristics in each profile via the computing device , wherein the level of relevance is such that at least some of the characteristics are in accordance with a threshold value. a step whether determined based on the behavior information obtained from the action information of the sample size is to instruct partially,
    Receiving at the computing device a criterion that can be used to match one of the plurality of users;
    Determining the current location of the first user via the computing device ;
    Determining a match of one of the plurality of users to the criterion based at least in part on the level of relevance, the level of trustworthiness, and the current location of the first user via the computing device ; ,
    Providing at least a portion of a profile associated with one of the plurality of users matching to the first user via the computing device ;
    A social networking method based on location.
  8. 前記コンピューティング装置を介して、前記複数のユーザのマッチングする1人に一致を指示する情報を与えるステップを更に備えた、請求項7に記載の方法。 8. The method of claim 7, further comprising providing information indicating a match to the matching one of the plurality of users via the computing device .
  9. 少なくとも1つのプロフィールは、前記第1ユーザ以外により与えられる前記第1ユーザに関するフィードバックを含む、請求項7に記載の方法。  The method of claim 7, wherein the at least one profile includes feedback regarding the first user provided by other than the first user.
  10. 前記コンピューティング装置を介して、前記第1ユーザの現在位置を使用して、前記第1ユーザが商人から所定の距離内にあるかどうか決定するステップと、
    前記コンピューティング装置を介して、前記第1ユーザが商人から所定の距離内にある場合には、競合する商人に対する広告を前記第1ユーザに送信するステップと、
    を更に備えた請求項7に記載の方法。
    Determining whether the first user is within a predetermined distance from the merchant using the current location of the first user via the computing device ;
    Sending an advertisement for a competing merchant to the first user if the first user is within a predetermined distance from the merchant via the computing device ;
    The method of claim 7 further comprising:
  11. 前記コンピューティング装置を介して、記複数のユーザ内の他のユーザの現在位置を決定するステップと、
    前記コンピューティング装置を介して、前記他のユーザのうちの少なくとも1人が店舗内に位置するかどうか決定するステップと、
    前記コンピューティング装置を介して、前記他のユーザのうちの少なくとも1人が店舗内に位置する場合には、その少なくとも1人の他のユーザに関連したプロフィールの少なくとも一部分をその店舗にいる販売代表者に与えるステップと、
    を更に備えた請求項7に記載の方法。
    Determining the current location of other users in the plurality of users via the computing device before;
    Determining whether at least one of the other users is located in a store via the computing device ;
    If at least one of the other users is located in the store via the computing device , at least a portion of the profile associated with the at least one other user is in the store The steps to give
    The method of claim 7 further comprising:
  12. 前記第1ユーザの現在位置を決定する前記ステップは、更に、少なくとも1つの事象が現在位置に関連しているかどうか、又は商人が現在位置に関連しているかどうか決定することを含む、請求項7に記載の方法。  8. The step of determining the current location of the first user further comprises determining whether at least one event is associated with the current location or whether a merchant is associated with the current location. The method described in 1.
  13. アクションを遂行するように各々構成された複数の移動装置であって、前記アクションは、各移動装置のユーザに対するプロフィールを与えることを含み、更に、各プロフィールは、各ユーザに関連付けられた複数の特性を含むものである複数の移動装置と、
    アクションを遂行するよう構成されたネットワーク装置であって、前記アクションは、 前記複数の移動装置から各プロフィールを受け取り、
    信用性のレベル及び関連性のレベルを、前記移動装置の各ユーザに対する各プロフィールにおける少なくとも幾つかの特性に関連付け、特性の中の前記信用性のレベルは、前記各ユーザに関連付けられた複数の行動情報に基づくものであり、前記複数の行動情報は前記各ユーザ以外のソースから取得されるものであり、そして前記関連性のレベルは、前記少なくとも幾つかの特性が、スレッシュホールド値に従ったあるサンプルサイズの行動情報から得られる前記行動情報基づいて決定されるかどうか部分的に指示し、
    第1ユーザに対して前記複数のユーザの1人とマッチングさせるのに使用できる基準を受け取り、
    前記第1ユーザの現在位置を指示する情報を得、
    前記第1ユーザの現在位置と、前記信用性のレベル及び前記関連性のレベルに少なくとも一部分基づいて、前記基準に対する前記複数のユーザの1人の一致を決定し、
    前記複数のユーザのマッチングする1人に関連したプロフィールの少なくとも一部分を前記第1ユーザの移動装置に表示するために前記第1ユーザに与える、
    ことを含むものであるネットワーク装置と、
    を備えた位置に基づくソーシャルネットワーキングシステム。
    A plurality of mobile devices each configured to perform an action, the action including providing a profile for a user of each mobile device, each profile further comprising a plurality of characteristics associated with each user; A plurality of mobile devices including:
    A network device configured to perform an action, wherein the action receives each profile from the plurality of mobile devices;
    Associating a level of credibility and a level of relevance with at least some characteristics in each profile for each user of the mobile device, wherein the level of credibility among characteristics is a plurality of actions associated with each user. Based on information, wherein the plurality of behavior information is obtained from a source other than each user, and the level of relevance is such that the at least some characteristic is in accordance with a threshold value. or it is determined whether partially indication based on the behavior information obtained from the action information of the sample size,
    Receiving criteria that can be used to match a first user with one of the plurality of users;
    Obtaining information indicating the current location of the first user;
    Determining a match of one of the plurality of users to the criterion based at least in part on the current location of the first user and the level of trustworthiness and the level of relevance;
    Providing the first user with at least a portion of a profile associated with the matching one of the plurality of users for display on the first user's mobile device;
    A network device that includes
    Social networking system based on location with.
  14. 前記少なくとも幾つかのプロフィールは、更に、各ユーザが訪れる位置を指示する情報を含む、請求項13に記載のシステム。  The system of claim 13, wherein the at least some profiles further include information indicating a location visited by each user.
  15. 第1ユーザに対して前記複数のユーザの1人とマッチングさせるのに使用できる基準を受け取ることは、前記第1ユーザの現在位置と、前記複数のユーザ内の少なくとも1人のユーザが訪れる位置との接近度を指示する情報を得ることを含む、請求項13に記載のシステム。  Receiving criteria that can be used to match a first user with one of the plurality of users is a current location of the first user and a location visited by at least one user of the plurality of users. The system according to claim 13, comprising obtaining information indicating a degree of proximity.
  16. 前記ネットワーク装置は、更に、前記第1ユーザの現在位置が前記複数のユーザ内の別のユーザの所定接近度内にある場合に、前記別のユーザに対する前記第1ユーザの接近度を使用して更に一致を決定する、ことを含むアクションを遂行するよう構成される、請求項13に記載のシステム。  The network device further uses the first user's proximity to the other user when the current location of the first user is within a predetermined proximity of another user of the plurality of users. The system of claim 13, further configured to perform an action that includes determining a match.
  17. 前記ネットワーク装置は、更に、前記第1ユーザの現在位置に基づいて前記第1ユーザの移動装置にプロモーションアイテムを送信する、ことを含むアクションを遂行するよう構成される、請求項13に記載のシステム。  The system of claim 13, wherein the network device is further configured to perform an action including transmitting a promotional item to the mobile device of the first user based on the current location of the first user. .
  18. 前記ネットワーク装置は、更に、
    第2ユーザの移動装置から透過的に得られる位置情報に基づいて、第2ユーザが訪れる位置を自動的に決定し、
    前記第2ユーザが訪れる前記決定された位置を使用して、前記複数のユーザの1人の一致を更に決定する、
    ことを含むアクションを遂行するよう構成される、請求項13に記載のシステム。
    The network device further includes:
    Automatically determining the location visited by the second user based on the location information transparently obtained from the mobile device of the second user;
    Further determining a match of one of the plurality of users using the determined location visited by the second user;
    The system of claim 13, wherein the system is configured to perform an action comprising:
  19. 位置に基づくソーシャルネットワーキングを管理する移動装置において、
    データ及びインストラクションを記憶するためのデータ記憶コンポーネントと、
    前記インストラクションを実行して、
    前記移動装置の位置を決定し、前記移動装置は、第1ユーザに関連付けられ、
    前記移動装置の所定範囲内にある複数の他の移動装置の各々に対して、その範囲内の移動装置に関連した各ユーザに対するユーザプロフィールを受け取り、各プロフィールは、複数の特性を各ユーザに関連付けるものであり、そして少なくとも幾つかの前記特性は、信用性のレベル及び関連性のレベルを含み、前記信用性のレベルは前記各ユーザに関連する複数の行動情報に基づくものであり、前記複数の行動情報は前記各ユーザ以外のソースから取得されるものであり、前記関連性のレベルは、スレッシュホールド値に従ったあるサンプルサイズの行動情報から得られる前記行動情報基づくものであり、
    前記所定範囲内にある少なくとも1つの他の移動装置に関連付けられたユーザの1人に対して前記第1ユーザをマッチングさせるのに使用できる基準を受け取り、
    前記信用性のレベル、前記関連性のレベル、及び前記第1ユーザの位置に少なくとも一部分基づいて前記基準に対する前記他のユーザの少なくとも1人の一致を決定し、
    一致の通知を前記第1ユーザの少なくとも1人又は前記他のユーザの少なくとも1人に与える、
    ことを含むアクションを遂行するように構成されたプロセッサと、
    を備えた移動装置。
    In a mobile device that manages location-based social networking,
    A data storage component for storing data and instructions;
    Execute the instructions,
    Determining a position of the mobile device, wherein the mobile device is associated with a first user;
    For each of a plurality of other mobile devices within a predetermined range of the mobile device, a user profile for each user associated with the mobile device within the range is received, each profile associating a plurality of characteristics with each user. And at least some of the characteristics include a level of credibility and a level of relevance, wherein the level of credibility is based on a plurality of behavior information associated with each user, Behavior information is obtained from a source other than each user, and the level of relevance is based on the behavior information obtained from behavior information of a certain sample size according to a threshold value ,
    Receiving criteria that can be used to match the first user to one of the users associated with at least one other mobile device within the predetermined range;
    Determining at least one match of the other users to the criteria based at least in part on the level of trustworthiness, the level of relevance, and the location of the first user;
    Providing a notification of a match to at least one of the first users or at least one of the other users;
    A processor configured to perform an action including:
    A mobile device comprising:
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Families Citing this family (676)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7904187B2 (en) 1999-02-01 2011-03-08 Hoffberg Steven M Internet appliance system and method
US8352400B2 (en) 1991-12-23 2013-01-08 Hoffberg Steven M Adaptive pattern recognition based controller apparatus and method and human-factored interface therefore
US6505123B1 (en) 2000-07-24 2003-01-07 Weatherbank, Inc. Interactive weather advisory system
US8479189B2 (en) 2000-11-17 2013-07-02 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Pattern detection preprocessor in an electronic device update generation system
US7174453B2 (en) 2000-12-29 2007-02-06 America Online, Inc. Message screening system
CA2348353A1 (en) 2001-05-22 2002-11-22 Marc Arseneau Local broadcast system
US8590013B2 (en) 2002-02-25 2013-11-19 C. S. Lee Crawford Method of managing and communicating data pertaining to software applications for processor-based devices comprising wireless communication circuitry
US9635540B2 (en) 2002-03-25 2017-04-25 Jeffrey D. Mullen Systems and methods for locating cellular phones and security measures for the same
US7409685B2 (en) 2002-04-12 2008-08-05 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Initialization and update of software and/or firmware in electronic devices
US10706417B2 (en) * 2002-08-02 2020-07-07 Ncr Corporation System and method for execution of customer-specific marketing, discounts, and promotions
US20060064357A1 (en) * 2002-08-20 2006-03-23 Piccionelli Gregory A Record-keeping system for transmission and production of content
US7827116B2 (en) * 2002-08-20 2010-11-02 Piccionelli Gregory A Methods of producing and transmitting content based on compliance
US20060064359A1 (en) * 2002-08-20 2006-03-23 Piccionelli Gregory A Record-keeping system for transmission and production of content
US7640336B1 (en) 2002-12-30 2009-12-29 Aol Llc Supervising user interaction with online services
US7765319B1 (en) 2003-07-30 2010-07-27 Gorman Sean P System and method for analyzing the structure of logical networks
US8555273B1 (en) 2003-09-17 2013-10-08 Palm. Inc. Network for updating electronic devices
US7545784B2 (en) 2004-02-11 2009-06-09 Yahoo! Inc. System and method for wireless communication between previously known and unknown users
US7904895B1 (en) 2004-04-21 2011-03-08 Hewlett-Packard Develpment Company, L.P. Firmware update in electronic devices employing update agent in a flash memory card
US9826046B2 (en) 2004-05-05 2017-11-21 Black Hills Media, Llc Device discovery for digital entertainment network
SE528406C2 (en) * 2004-06-30 2006-11-07 Kenet Works Ab Method and communication platform to support communication between a service provider and a radio communication device
SE528405C2 (en) * 2004-06-30 2006-11-07 Kenet Works Ab Method and communication platform to support communication between a service provider and a radio communication device
US7529195B2 (en) * 2004-07-30 2009-05-05 Fortiusone, Inc. System and method of mapping and analyzing vulnerabilities in networks
US8526940B1 (en) 2004-08-17 2013-09-03 Palm, Inc. Centralized rules repository for smart phone customer care
KR101061265B1 (en) * 2004-10-19 2011-08-31 야후! 인크. System and method for location based social networking
US9080894B2 (en) 2004-10-20 2015-07-14 Electro Industries/Gauge Tech Intelligent electronic device for receiving and sending data at high speeds over a network
US7304586B2 (en) 2004-10-20 2007-12-04 Electro Industries / Gauge Tech On-line web accessed energy meter
US9482555B2 (en) 2008-04-03 2016-11-01 Electro Industries/Gauge Tech. System and method for improved data transfer from an IED
AU2004100887A4 (en) * 2004-10-22 2004-12-16 Jacqueline Mary Berger ratesyourdate.com
US20060095780A1 (en) * 2004-10-28 2006-05-04 Hillis W D System and method to facilitate importation of user profile data over a network
US20060136999A1 (en) * 2004-12-16 2006-06-22 Martin Kreyscher Trust based relationships
US7312700B2 (en) * 2005-01-26 2007-12-25 Broadcom Corporation GPS enabled cell phone with common interest alerts
US8620608B2 (en) 2005-01-27 2013-12-31 Electro Industries/Gauge Tech Intelligent electronic device and method thereof
US10845399B2 (en) 2007-04-03 2020-11-24 Electro Industries/Gaugetech System and method for performing data transfers in an intelligent electronic device
US7725112B2 (en) * 2005-02-08 2010-05-25 Nokia Corporation System and method for provision of proximity networking activity information
US20070136657A1 (en) * 2005-03-25 2007-06-14 Daniel Blumenthal Process for Automatic Data Annotation, Selection, and Utilization.
US20060242234A1 (en) * 2005-04-21 2006-10-26 Microsoft Corporation Dynamic group formation for social interaction
US7684815B2 (en) * 2005-04-21 2010-03-23 Microsoft Corporation Implicit group formation around feed content for mobile devices
US8510329B2 (en) * 2005-05-25 2013-08-13 Experian Marketing Solutions, Inc. Distributed and interactive database architecture for parallel and asynchronous data processing of complex data and for real-time query processing
US20130058274A1 (en) * 2005-06-03 2013-03-07 Wefi Inc. Method and system for accessing wireless networks
CA2552062C (en) 2005-07-22 2016-06-28 4121856 Canada Inc. System and methods for enhancing the experience of spectators attending a live sporting event
US7761400B2 (en) 2005-07-22 2010-07-20 John Reimer Identifying events
US8042140B2 (en) 2005-07-22 2011-10-18 Kangaroo Media, Inc. Buffering content on a handheld electronic device
US8199742B1 (en) * 2005-08-25 2012-06-12 At&T Intellectual Property Ii, L.P. Method and apparatus for enabling a retailer to send a promotional announcement to customers
US20070050128A1 (en) * 2005-08-31 2007-03-01 Garmin Ltd., A Cayman Islands Corporation Method and system for off-board navigation with a portable device
US7698061B2 (en) 2005-09-23 2010-04-13 Scenera Technologies, Llc System and method for selecting and presenting a route to a user
JP2007089087A (en) * 2005-09-26 2007-04-05 Casio Comput Co Ltd Astronomical object imaging device
JP4470854B2 (en) * 2005-10-17 2010-06-02 ソニー株式会社 Communication method and communication system
WO2007051129A2 (en) * 2005-10-25 2007-05-03 Brubaker Curtis M Method and apparatus for obtaining revenue from the distribution of hyper-relevant advertising
US8515348B2 (en) 2005-10-28 2013-08-20 Electro Industries/Gauge Tech Bluetooth-enable intelligent electronic device
US8571999B2 (en) 2005-11-14 2013-10-29 C. S. Lee Crawford Method of conducting operations for a social network application including activity list generation
US20070117557A1 (en) * 2005-11-21 2007-05-24 Conopco Inc, D/B/A Unilever Parametric user profiling
US8856331B2 (en) * 2005-11-23 2014-10-07 Qualcomm Incorporated Apparatus and methods of distributing content and receiving selected content based on user personalization information
JP2009520276A (en) 2005-12-14 2009-05-21 フェイスブック,インク. System and method for social mapping
JP2009521752A (en) * 2005-12-23 2009-06-04 フェイスブック,インク. System and method for generating a social timeline
US8243897B2 (en) * 2005-12-29 2012-08-14 Microsoft Corporation Automatic detection and notification of proximity of persons of interest
US8229467B2 (en) 2006-01-19 2012-07-24 Locator IP, L.P. Interactive advisory system
US7702685B2 (en) * 2006-01-20 2010-04-20 Microsoft Corporation Querying social networks
KR100678967B1 (en) * 2006-01-25 2007-02-06 삼성전자주식회사 Apparatus and method for providing relationship according to user on the basis of sharing information
US8311845B2 (en) 2006-02-07 2012-11-13 Groupon, Inc. Pay-for-visit advertising based on visits to physical locations
US20070192181A1 (en) * 2006-02-10 2007-08-16 Microsoft Corporation Automatically modifying web pages to integrate advertising without changing UI
US20070264987A1 (en) * 2006-03-06 2007-11-15 Arvind Gupta System for serving advertisements over mobile devices
US9071367B2 (en) 2006-03-17 2015-06-30 Fatdoor, Inc. Emergency including crime broadcast in a neighborhood social network
US8965409B2 (en) 2006-03-17 2015-02-24 Fatdoor, Inc. User-generated community publication in an online neighborhood social network
US9037516B2 (en) 2006-03-17 2015-05-19 Fatdoor, Inc. Direct mailing in a geo-spatial environment
US9064288B2 (en) 2006-03-17 2015-06-23 Fatdoor, Inc. Government structures and neighborhood leads in a geo-spatial environment
US9070101B2 (en) 2007-01-12 2015-06-30 Fatdoor, Inc. Peer-to-peer neighborhood delivery multi-copter and method
US9459622B2 (en) 2007-01-12 2016-10-04 Legalforce, Inc. Driverless vehicle commerce network and community
US9002754B2 (en) 2006-03-17 2015-04-07 Fatdoor, Inc. Campaign in a geo-spatial environment
US9373149B2 (en) 2006-03-17 2016-06-21 Fatdoor, Inc. Autonomous neighborhood vehicle commerce network and community
US7702456B2 (en) 2006-04-14 2010-04-20 Scenera Technologies, Llc System and method for presenting a computed route
US9507778B2 (en) 2006-05-19 2016-11-29 Yahoo! Inc. Summarization of media object collections
EP2025095A2 (en) 2006-06-08 2009-02-18 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Device management in a network
US8625766B2 (en) * 2006-06-12 2014-01-07 Geo Semiconductor Inc. Presence and/or capability based communication
US20080005096A1 (en) * 2006-06-29 2008-01-03 Yahoo! Inc. Monetization of characteristic values predicted using network-based social ties
US8225376B2 (en) 2006-07-25 2012-07-17 Facebook, Inc. Dynamically generating a privacy summary
US8752044B2 (en) 2006-07-27 2014-06-10 Qualcomm Incorporated User experience and dependency management in a mobile device
USRE47894E1 (en) * 2006-07-27 2020-03-03 Iii Holdings 2, Llc Method and system for dynamic information exchange on location aware mesh network devices
US7797256B2 (en) * 2006-08-02 2010-09-14 Facebook, Inc. Generating segmented community flyers in a social networking system
GB2435565B (en) 2006-08-09 2008-02-20 Cvon Services Oy Messaging system
US8402094B2 (en) 2006-08-11 2013-03-19 Facebook, Inc. Providing a newsfeed based on user affinity for entities and monitored actions in a social network environment
US7827208B2 (en) 2006-08-11 2010-11-02 Facebook, Inc. Generating a feed of stories personalized for members of a social network
US7669123B2 (en) 2006-08-11 2010-02-23 Facebook, Inc. Dynamically providing a news feed about a user of a social network
US8171128B2 (en) 2006-08-11 2012-05-01 Facebook, Inc. Communicating a newsfeed of media content based on a member's interactions in a social network environment
WO2008022198A2 (en) * 2006-08-15 2008-02-21 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Friends finder service for a mobile device in a network
WO2008031085A2 (en) 2006-09-08 2008-03-13 Fortiusone, Inc. System and method for web enabled geo-analytics and image processing
US8037093B2 (en) 2006-09-12 2011-10-11 Facebook, Inc. Feeding updates to landing pages of users of an online social network from external sources
US9798789B2 (en) * 2006-09-12 2017-10-24 Facebook, Inc. Method and system for tracking changes to user content in an online social network
US8103547B2 (en) * 2006-09-18 2012-01-24 Microsoft Corporation Logocons: AD product for brand advertisers
US8359276B2 (en) * 2006-09-20 2013-01-22 Microsoft Corporation Identifying influential persons in a social network
US20080126411A1 (en) * 2006-09-26 2008-05-29 Microsoft Corporation Demographic prediction using a social link network
US7930197B2 (en) * 2006-09-28 2011-04-19 Microsoft Corporation Personal data mining
US20080082349A1 (en) * 2006-09-29 2008-04-03 Zackrison John W Using information about a financial transaction to augment information in an online social network
CN101536024B (en) * 2006-10-02 2016-10-26 塞戈米特公司 Personalized consumer advertising is arranged
US10885552B2 (en) 2008-03-17 2021-01-05 Segmint, Inc. Method and system for targeted content placement
US10558994B2 (en) 2006-10-02 2020-02-11 Segmint Inc. Consumer-specific advertisement presentation and offer library
US8874465B2 (en) 2006-10-02 2014-10-28 Russel Robert Heiser, III Method and system for targeted content placement
US7945653B2 (en) * 2006-10-11 2011-05-17 Facebook, Inc. Tagging digital media
US8395478B2 (en) * 2006-10-30 2013-03-12 Broadcom Corporation Secure profile setting in a shared device
US20080104225A1 (en) * 2006-11-01 2008-05-01 Microsoft Corporation Visualization application for mining of social networks
US7917154B2 (en) * 2006-11-01 2011-03-29 Yahoo! Inc. Determining mobile content for a social network based on location and time
US8108501B2 (en) 2006-11-01 2012-01-31 Yahoo! Inc. Searching and route mapping based on a social network, location, and time
US8594702B2 (en) 2006-11-06 2013-11-26 Yahoo! Inc. Context server for associating information based on context
ES2397478T3 (en) * 2006-11-10 2013-03-07 Maeglin Software Methods and systems for the exchange of information at the community level through individual communication terminals
US20080113674A1 (en) * 2006-11-10 2008-05-15 Mohammad Faisal Baig Vicinity-based community for wireless users
US20080115087A1 (en) * 2006-11-13 2008-05-15 Microsoft Corporation Tracking recent contacts
WO2008059534A2 (en) * 2006-11-16 2008-05-22 Onmobile Global Limited System and method for facilitating a ready social network
US20080120411A1 (en) * 2006-11-21 2008-05-22 Oliver Eberle Methods and System for Social OnLine Association and Relationship Scoring
US9110903B2 (en) * 2006-11-22 2015-08-18 Yahoo! Inc. Method, system and apparatus for using user profile electronic device data in media delivery
US8402356B2 (en) 2006-11-22 2013-03-19 Yahoo! Inc. Methods, systems and apparatus for delivery of media
GB2436412A (en) 2006-11-27 2007-09-26 Cvon Innovations Ltd Authentication of network usage for use with message modifying apparatus
US8108414B2 (en) * 2006-11-29 2012-01-31 David Stackpole Dynamic location-based social networking
US9390396B2 (en) * 2006-12-04 2016-07-12 Excalibur Ip, Llc Bootstrapping social networks using augmented peer to peer distributions of social networking services
US20080140840A1 (en) * 2006-12-11 2008-06-12 International Business Machines Corporation Caching Data at Network Processing Nodes Based on Device Location
US20080235338A1 (en) * 2006-12-14 2008-09-25 Robert Cary Maleeny Apparatus, systems, and methods to facilitate the interaction between parties
US20080144882A1 (en) * 2006-12-19 2008-06-19 Mind Metrics, Llc System and method for determining like-mindedness
US20090222330A1 (en) * 2006-12-19 2009-09-03 Mind Metrics Llc System and method for determining like-mindedness
US20080154895A1 (en) * 2006-12-23 2008-06-26 Carmony Kevin B System and method for anonymous dating compatibility determination
US8769099B2 (en) 2006-12-28 2014-07-01 Yahoo! Inc. Methods and systems for pre-caching information on a mobile computing device
US7693953B2 (en) * 2007-01-12 2010-04-06 Microsoft Corporation Providing Web services for wireless communication devices
US9009109B2 (en) * 2007-01-22 2015-04-14 Jook, Inc. Profile exchange method and system
WO2008094168A1 (en) * 2007-02-02 2008-08-07 Facebook, Inc. System and method for giving gifts and displaying assets in a social network environment
US20080189292A1 (en) * 2007-02-02 2008-08-07 Jed Stremel System and method for automatic population of a contact file with contact content and expression content
US8296373B2 (en) 2007-02-02 2012-10-23 Facebook, Inc. Automatically managing objectionable behavior in a web-based social network
US8204952B2 (en) 2007-02-02 2012-06-19 Facebook, Inc. Digital file distribution in a social network system
US8549651B2 (en) 2007-02-02 2013-10-01 Facebook, Inc. Determining a trust level in a social network environment
AU2008216368A1 (en) * 2007-02-13 2008-08-21 Fortiusone, Inc. A method and system for integrating a social network and data repository to enable map creation
CN103182175B (en) 2007-02-14 2015-09-16 耐克创新有限合伙公司 The collection of movable information and display
WO2008103447A2 (en) 2007-02-21 2008-08-28 Facebook, Inc. Implementation of a structured query language interface in a distributed database
US8634814B2 (en) 2007-02-23 2014-01-21 Locator IP, L.P. Interactive advisory system for prioritizing content
EP2132646A4 (en) * 2007-02-28 2010-05-05 Facebook Inc Systems and methods for automatically locating web-based social network members
US8396493B2 (en) 2007-02-28 2013-03-12 Yahoo! Inc. Network-based archiving for threaded mobile text messages
US7809805B2 (en) * 2007-02-28 2010-10-05 Facebook, Inc. Systems and methods for automatically locating web-based social network members
US20080222105A1 (en) * 2007-03-09 2008-09-11 Joseph Matheny Entity recommendation system using restricted information tagged to selected entities
WO2008112293A1 (en) 2007-03-13 2008-09-18 Facebook, Inc. Systems and methods for network authentication
US20080229424A1 (en) * 2007-03-13 2008-09-18 Fatdoor, Inc. Dispute resolution in a geo-spatial environment
US8706631B2 (en) * 2007-03-22 2014-04-22 Sound Starts, Inc. Credit and transaction systems
US7827265B2 (en) * 2007-03-23 2010-11-02 Facebook, Inc. System and method for confirming an association in a web-based social network
US7949359B2 (en) * 2007-04-05 2011-05-24 Sejo Pan Methods and system for dynamically and anonymously linking wireless communications unit users
WO2008122404A1 (en) * 2007-04-05 2008-10-16 Hiflex Software Gesmbh Method for inserting a contact
US7974957B2 (en) * 2007-04-05 2011-07-05 Microsoft Corporation Assessing mobile readiness of a page using a trained scorer
US20080270151A1 (en) * 2007-04-26 2008-10-30 Bd Metrics Method and system for developing an audience of buyers and obtaining their behavioral preferences to promote commerce on a communication network
US8156098B1 (en) * 2007-04-29 2012-04-10 Aol Inc. Generating and implementing A-lists to manage user relationships
JP2008282136A (en) * 2007-05-09 2008-11-20 Nec Mobiling Ltd Social networking service providing device, providing method and providing program
US8705722B2 (en) * 2007-05-22 2014-04-22 Verizon Patent And Licensing Inc. Automatic routing of communications to user endpoints
US8935718B2 (en) 2007-05-22 2015-01-13 Apple Inc. Advertising management method and system
JP2010534871A (en) 2007-05-24 2010-11-11 フェイスブック,インク. Personal platform for accessing Internet applications
JP5186557B2 (en) 2007-05-24 2013-04-17 フェイスブック,インク. System and method for providing privacy settings for an application associated with a user profile
US8249943B2 (en) * 2007-05-31 2012-08-21 Facebook, Inc. Auction based polling
BRPI0812392A2 (en) * 2007-06-12 2015-07-21 Facebook Inc System and methods of accessing and sharing user profile data between social networking website and third party application server
US9430772B2 (en) * 2007-06-14 2016-08-30 Yahoo! Inc. Mobile contextual SMS advertising
US8892171B2 (en) * 2007-06-20 2014-11-18 Qualcomm Incorporated System and method for user profiling from gathering user data through interaction with a wireless communication device
US8886259B2 (en) 2007-06-20 2014-11-11 Qualcomm Incorporated System and method for user profiling from gathering user data through interaction with a wireless communication device
US9392074B2 (en) 2007-07-07 2016-07-12 Qualcomm Incorporated User profile generation architecture for mobile content-message targeting
US9398113B2 (en) 2007-07-07 2016-07-19 Qualcomm Incorporated Methods and systems for providing targeted information using identity masking in a wireless communications device
US20090048977A1 (en) * 2007-07-07 2009-02-19 Qualcomm Incorporated User profile generation architecture for targeted content distribution using external processes
US9235848B1 (en) 2007-07-09 2016-01-12 Groupon, Inc. Implicitly associating metadata using user behavior
US9098545B2 (en) 2007-07-10 2015-08-04 Raj Abhyanker Hot news neighborhood banter in a geo-spatial social network
US8635106B2 (en) * 2007-07-11 2014-01-21 Yahoo! Inc. System for targeting data to users on mobile devices
US8423003B2 (en) * 2007-07-11 2013-04-16 Yahoo! Inc. System for serving targeted advertisements over mobile messaging services
US9716764B2 (en) * 2007-07-25 2017-07-25 Yahoo! Inc. Display of communication system usage statistics
US8732846B2 (en) 2007-08-15 2014-05-20 Facebook, Inc. Platform for providing a social context to software applications
US20090049127A1 (en) * 2007-08-16 2009-02-19 Yun-Fang Juan System and method for invitation targeting in a web-based social network
US8027943B2 (en) * 2007-08-16 2011-09-27 Facebook, Inc. Systems and methods for observing responses to invitations by users in a web-based social network
US8031595B2 (en) * 2007-08-21 2011-10-04 International Business Machines Corporation Future location determination using social networks
US7391331B1 (en) 2007-08-24 2008-06-24 Robelight, Llc System and method for providing visual and physiological cues in a security matching system
US7342503B1 (en) * 2007-08-24 2008-03-11 Light Elliott D System and method for providing visual and physiological cues in a matching system
KR101352248B1 (en) * 2007-08-30 2014-01-16 삼성전자주식회사 Apparatus and method for automatically switching user interface
US7970418B2 (en) 2007-08-31 2011-06-28 Verizon Patent And Licensing Inc. Method and system of providing event content sharing by mobile communication devices
GB2455964A (en) * 2007-09-01 2009-07-01 Matthew Bartram Social Networking Tool
US20090069034A1 (en) * 2007-09-10 2009-03-12 Fatdoor, Inc Neighbor to neighbor relay in a geo-spatial environment
US20090076904A1 (en) * 2007-09-17 2009-03-19 Frank David Serena Embedding digital values for digital exchange
US7844229B2 (en) * 2007-09-21 2010-11-30 Motorola Mobility, Inc Mobile virtual and augmented reality system
US8745087B2 (en) 2007-10-01 2014-06-03 Eka Labs, Llc System and method for defining and manipulating roles and the relationship of roles to other system entities
US20090099854A1 (en) * 2007-10-10 2009-04-16 Yahoo! Inc. Self-monitoring system of reciprocal benefit
US7835937B1 (en) * 2007-10-15 2010-11-16 Aol Advertising Inc. Methods for controlling an advertising campaign
US20090100136A1 (en) * 2007-10-15 2009-04-16 Sony Ericsson Mobile Communications Ab Intelligent presence
US8503989B2 (en) 2007-10-22 2013-08-06 Cisco Technology, Inc. Dynamic contact list
US8504621B2 (en) * 2007-10-26 2013-08-06 Microsoft Corporation Facilitating a decision-making process
US7835938B1 (en) 2007-10-31 2010-11-16 Aol Advertising Inc. Systems and methods for shaping a reference signal in advertising
US7835939B1 (en) 2007-10-31 2010-11-16 Aol Advertising Inc. Systems and methods for predicting advertising revenue
US7853296B2 (en) * 2007-10-31 2010-12-14 Motorola Mobility, Inc. Mobile virtual and augmented reality system
US20090119327A1 (en) * 2007-11-07 2009-05-07 Liang Holdings Llc R-smart person-centric networking
US20090125230A1 (en) * 2007-11-14 2009-05-14 Todd Frederic Sullivan System and method for enabling location-dependent value exchange and object of interest identification
US20090124241A1 (en) * 2007-11-14 2009-05-14 Qualcomm Incorporated Method and system for user profile match indication in a mobile environment
US8275419B2 (en) * 2007-11-14 2012-09-25 Yahoo! Inc. Advertisements on mobile devices using integrations with mobile applications
US20090132365A1 (en) * 2007-11-15 2009-05-21 Microsoft Corporation Search, advertising and social networking applications and services
WO2009070138A1 (en) * 2007-11-29 2009-06-04 David Stackpole Dynamic geosocial networking
AT10406U1 (en) * 2007-12-05 2009-02-15 Schmidt Horst Procedure for the exchange of data
US9064019B2 (en) 2007-12-06 2015-06-23 Yahoo! Inc. Virtual billboard display on a mobile device
US8069142B2 (en) * 2007-12-06 2011-11-29 Yahoo! Inc. System and method for synchronizing data on a network
US20090150218A1 (en) * 2007-12-07 2009-06-11 American Express Travel Related Services Company, Inc. Mobile concierge system and method
US8307029B2 (en) * 2007-12-10 2012-11-06 Yahoo! Inc. System and method for conditional delivery of messages
US8671154B2 (en) 2007-12-10 2014-03-11 Yahoo! Inc. System and method for contextual addressing of communications on a network
US9497583B2 (en) * 2007-12-12 2016-11-15 Iii Holdings 2, Llc System and method for generating a recommendation on a mobile device
US20090157496A1 (en) * 2007-12-14 2009-06-18 Yahoo! Inc. Personal broadcast engine and network
US9391789B2 (en) 2007-12-14 2016-07-12 Qualcomm Incorporated Method and system for multi-level distribution information cache management in a mobile environment
US8166168B2 (en) 2007-12-17 2012-04-24 Yahoo! Inc. System and method for disambiguating non-unique identifiers using information obtained from disparate communication channels
US8270937B2 (en) * 2007-12-17 2012-09-18 Kota Enterprises, Llc Low-threat response service for mobile device users
JP2009147828A (en) * 2007-12-17 2009-07-02 Sony Ericsson Mobilecommunications Japan Inc Mobile terminal device, program, method and system for exchanging personal information
US8413060B1 (en) 2007-12-18 2013-04-02 Aol Inc. Methods and systems for visually distinguishing user attribute similarities and differences
US9733811B2 (en) 2008-12-19 2017-08-15 Tinder, Inc. Matching process system and method
US20090165022A1 (en) * 2007-12-19 2009-06-25 Mark Hunter Madsen System and method for scheduling electronic events
WO2009086121A1 (en) * 2007-12-19 2009-07-09 Match.Com, Lp Matching process system and method
US9305087B2 (en) * 2007-12-20 2016-04-05 Google Technology Holdings Method and apparatus for acquiring content-based capital via a sharing technology
US8799069B2 (en) * 2007-12-21 2014-08-05 Yahoo! Inc. Mobile click fraud prevention
US20100214111A1 (en) * 2007-12-21 2010-08-26 Motorola, Inc. Mobile virtual and augmented reality system
US8010601B2 (en) 2007-12-21 2011-08-30 Waldeck Technology, Llc Contiguous location-based user networks
US20100312646A1 (en) * 2007-12-21 2010-12-09 Yahoo! Inc. System for serving advertisements targeted to geographic areas over mobile devices
US20090164300A1 (en) * 2007-12-21 2009-06-25 Yahoo! Inc. Application program interface and graphical user interface for providing a user interface for targeting mobile advertisements in a mobile marketing environment
US20090164299A1 (en) * 2007-12-21 2009-06-25 Yahoo! Inc. System for providing a user interface for displaying and creating advertiser defined groups of mobile advertisement campaign information targeted to mobile carriers
US8024431B2 (en) 2007-12-21 2011-09-20 Domingo Enterprises, Llc System and method for identifying transient friends
US20090164286A1 (en) * 2007-12-21 2009-06-25 Yahoo! Inc. Application program interface and graphical user interface for distributing an advertisement budget in a mobile environment
US20090163186A1 (en) * 2007-12-21 2009-06-25 Yahoo! Inc. Application program interface and graphical user interface for editorial review of mobile advertisement campaigns
US20090171902A1 (en) * 2007-12-28 2009-07-02 Microsoft Corporation Life recorder
US9706345B2 (en) 2008-01-04 2017-07-11 Excalibur Ip, Llc Interest mapping system
US9626685B2 (en) 2008-01-04 2017-04-18 Excalibur Ip, Llc Systems and methods of mapping attention
US8762285B2 (en) 2008-01-06 2014-06-24 Yahoo! Inc. System and method for message clustering
US10334397B2 (en) 2008-01-10 2019-06-25 Wireless Discovery Llc Interaction tracking and organizing system
US9357352B1 (en) 2008-01-10 2016-05-31 Wireless Discovery Llc Location-based discovery of network members by personal attributes using dynamic and static location data
US20090182618A1 (en) 2008-01-16 2009-07-16 Yahoo! Inc. System and Method for Word-of-Mouth Advertising
US20090187466A1 (en) * 2008-01-23 2009-07-23 Maphook, Inc. Location-Based Information-Geo Retail Notification
US20090199229A1 (en) * 2008-02-05 2009-08-06 Yahoo! Inc. System for providing advertisements across multiple channels
US8196095B2 (en) * 2008-02-05 2012-06-05 Yahoo! Inc. Mobile marketing application
US20090197581A1 (en) * 2008-02-05 2009-08-06 Yahoo! Inc. Multi-version mobile advertisements
US20090198538A1 (en) * 2008-02-05 2009-08-06 Yahoo! Inc. Mobile advertisement filtering
US8417785B2 (en) 2008-02-19 2013-04-09 International Business Machines Corporation Device, system, and method of electronic communication to facilitate collaboration and meeting
US8972177B2 (en) * 2008-02-26 2015-03-03 Microsoft Technology Licensing, Llc System for logging life experiences using geographic cues
US8015144B2 (en) 2008-02-26 2011-09-06 Microsoft Corporation Learning transportation modes from raw GPS data
US20090215469A1 (en) * 2008-02-27 2009-08-27 Amit Fisher Device, System, and Method of Generating Location-Based Social Networks
US8229819B2 (en) * 2008-03-03 2012-07-24 Wildfire Interactive, Inc. Providing online promotions through social media networks
US8966121B2 (en) 2008-03-03 2015-02-24 Microsoft Corporation Client-side management of domain name information
US8560390B2 (en) 2008-03-03 2013-10-15 Yahoo! Inc. Method and apparatus for social network marketing with brand referral
US8554623B2 (en) 2008-03-03 2013-10-08 Yahoo! Inc. Method and apparatus for social network marketing with consumer referral
US8538811B2 (en) 2008-03-03 2013-09-17 Yahoo! Inc. Method and apparatus for social network marketing with advocate referral
EP2258075B1 (en) * 2008-03-11 2018-02-28 Flybits Inc. Method, apparatus and system for social networking
US8682960B2 (en) * 2008-03-14 2014-03-25 Nokia Corporation Methods, apparatuses, and computer program products for providing filtered services and content based on user context
BRPI0906215A2 (en) 2008-03-17 2018-10-23 Segmint Inc method and system for inserting targeted content
US8825520B2 (en) 2008-03-17 2014-09-02 Segmint Inc. Targeted marketing to on-hold customer
US9330392B2 (en) * 2008-03-17 2016-05-03 International Business Machines Corporation Collecting interest data from conversations conducted on a mobile device to augment a user profile
US8234159B2 (en) * 2008-03-17 2012-07-31 Segmint Inc. Method and system for targeted content placement
US9047743B2 (en) * 2008-03-18 2015-06-02 Sony Corporation Sophisticated automated relationship alerter
US20090237328A1 (en) * 2008-03-20 2009-09-24 Motorola, Inc. Mobile virtual and augmented reality system
US20090248807A1 (en) * 2008-03-26 2009-10-01 Ami-Go Group, Inc. System and Method of Matching Presence for Subscribers in a Social Network
US8589486B2 (en) 2008-03-28 2013-11-19 Yahoo! Inc. System and method for addressing communications
US8745133B2 (en) 2008-03-28 2014-06-03 Yahoo! Inc. System and method for optimizing the storage of data
US8271506B2 (en) 2008-03-31 2012-09-18 Yahoo! Inc. System and method for modeling relationships between entities
US20090248486A1 (en) * 2008-03-31 2009-10-01 Yahoo! Inc. System for suggesting categories of mobile keywords to revenue generators
US20090247139A1 (en) * 2008-03-31 2009-10-01 Yahoo! Inc. System for adapting online advertising campaigns to incorporate mobile advertising
US20090247192A1 (en) * 2008-03-31 2009-10-01 Yahoo! Inc. System for mobile advanced matching
US8644808B2 (en) 2008-03-31 2014-02-04 Yahoo! Inc. System for providing mobile advertisement actions
US8887066B1 (en) 2008-04-02 2014-11-11 Facebook, Inc. Communicating plans for users of a social networking system
US10303860B2 (en) 2011-10-04 2019-05-28 Electro Industries/Gauge Tech Security through layers in an intelligent electronic device
US10275840B2 (en) 2011-10-04 2019-04-30 Electro Industries/Gauge Tech Systems and methods for collecting, analyzing, billing, and reporting data from intelligent electronic devices
US10862784B2 (en) 2011-10-04 2020-12-08 Electro Industries/Gauge Tech Systems and methods for processing meter information in a network of intelligent electronic devices
US10771532B2 (en) 2011-10-04 2020-09-08 Electro Industries/Gauge Tech Intelligent electronic devices, systems and methods for communicating messages over a network
US20100036720A1 (en) * 2008-04-11 2010-02-11 Microsoft Corporation Ubiquitous intent-based customer incentive scheme
US7522058B1 (en) * 2008-04-17 2009-04-21 Robelight Llc System and method for social networking in a virtual space
US7508310B1 (en) 2008-04-17 2009-03-24 Robelight, Llc System and method for secure networking in a virtual space
US8416083B2 (en) * 2008-04-17 2013-04-09 Intellectual Ventures Fund 66 Llc Networking in a virtual space
US20090287544A1 (en) * 2008-05-14 2009-11-19 Neubardt Seth L Customer managed restaurant information system
US9002922B2 (en) 2008-05-15 2015-04-07 Kota Enterprises, Llc Question server to facilitate communication between participants
US8271516B2 (en) * 2008-06-12 2012-09-18 Microsoft Corporation Social networks service
US8072954B2 (en) * 2008-06-16 2011-12-06 Microsoft Corporation Mashup application and service for wireless devices
US8655960B2 (en) * 2008-06-19 2014-02-18 Verizon Patent And Licensing Inc. Location-aware instant messaging
US20090319648A1 (en) * 2008-06-24 2009-12-24 Mobile Tribe Llc Branded Advertising Based Dynamic Experience Generator
US8750901B1 (en) 2008-06-26 2014-06-10 Amazon Technologies, Inc. Location aware requests
US9542687B2 (en) 2008-06-26 2017-01-10 Visa International Service Association Systems and methods for visual representation of offers
US8478692B2 (en) 2008-06-26 2013-07-02 Visa International Service Association Systems and methods for geographic location notifications of payment transactions
US8509734B1 (en) 2008-06-26 2013-08-13 Amazon Technologies, Inc. Location aware transaction authorization
US8452855B2 (en) 2008-06-27 2013-05-28 Yahoo! Inc. System and method for presentation of media related to a context
US8813107B2 (en) 2008-06-27 2014-08-19 Yahoo! Inc. System and method for location based media delivery
US8706406B2 (en) 2008-06-27 2014-04-22 Yahoo! Inc. System and method for determination and display of personalized distance
US7930255B2 (en) * 2008-07-02 2011-04-19 International Business Machines Corporation Social profile assessment
US20100015991A1 (en) * 2008-07-15 2010-01-21 Kota Enterprises, Llc System and method for calling a geosoc
US20100017261A1 (en) * 2008-07-17 2010-01-21 Kota Enterprises, Llc Expert system and service for location-based content influence for narrowcast
US20100022222A1 (en) * 2008-07-28 2010-01-28 Yahoo! Inc. System for providing search services over mobile messaging
US8086700B2 (en) 2008-07-29 2011-12-27 Yahoo! Inc. Region and duration uniform resource identifiers (URI) for media objects
US8583668B2 (en) 2008-07-30 2013-11-12 Yahoo! Inc. System and method for context enhanced mapping
US20100030772A1 (en) * 2008-07-30 2010-02-04 Ran Zilca System and method for creating and using personality models for user interactions in a social network
US10230803B2 (en) 2008-07-30 2019-03-12 Excalibur Ip, Llc System and method for improved mapping and routing
US8504073B2 (en) 2008-08-12 2013-08-06 Teaneck Enterprises, Llc Customized content delivery through the use of arbitrary geographic shapes
US8171411B1 (en) 2008-08-18 2012-05-01 National CineMedia LLC System and method for delivering content in a movie trailer
US8386506B2 (en) 2008-08-21 2013-02-26 Yahoo! Inc. System and method for context enhanced messaging
WO2010028194A1 (en) 2008-09-05 2010-03-11 Tim Collins System, apparatus and associated methodology for enriching contact of a remote client
US8116749B2 (en) 2008-09-08 2012-02-14 Proctor Jr James Arthur Protocol for anonymous wireless communication
US8281027B2 (en) 2008-09-19 2012-10-02 Yahoo! Inc. System and method for distributing media related to a location
BRPI0918958A2 (en) 2008-09-25 2017-06-13 Visa Int Service Ass mobile device and method
US9600484B2 (en) 2008-09-30 2017-03-21 Excalibur Ip, Llc System and method for reporting and analysis of media consumption data
US8260553B2 (en) * 2008-09-30 2012-09-04 Nokia Corporation Methods, apparatuses, and computer program products for providing user location information
US20100082674A1 (en) * 2008-09-30 2010-04-01 Yahoo! Inc. System for detecting user input error
US8108778B2 (en) 2008-09-30 2012-01-31 Yahoo! Inc. System and method for context enhanced mapping within a user interface
EP2343682A4 (en) * 2008-10-27 2012-04-25 Fujitsu Ltd Communication system, advertisement management device, and wireless base station
EP2182707B1 (en) * 2008-10-31 2013-06-26 France Telecom Ambient sound detection and recognition method
US20100111372A1 (en) * 2008-11-03 2010-05-06 Microsoft Corporation Determining user similarities based on location histories
US8159327B2 (en) * 2008-11-13 2012-04-17 Visa International Service Association Device including authentication glyph
US20100125599A1 (en) * 2008-11-17 2010-05-20 International Business Machines Corporation Obtaining trusted recommendations through discovery of common contacts in contact lists
US8024317B2 (en) 2008-11-18 2011-09-20 Yahoo! Inc. System and method for deriving income from URL based context queries
US9805123B2 (en) 2008-11-18 2017-10-31 Excalibur Ip, Llc System and method for data privacy in URL based context queries
US8032508B2 (en) 2008-11-18 2011-10-04 Yahoo! Inc. System and method for URL based query for retrieving data related to a context
US8060492B2 (en) * 2008-11-18 2011-11-15 Yahoo! Inc. System and method for generation of URL based context queries
US8060573B2 (en) 2008-11-20 2011-11-15 MeetMyKind, LLC Matching social network users
WO2010060447A1 (en) * 2008-11-27 2010-06-03 Thoren Steffen Communication system for people to make contact with one another, and communication method
US9224172B2 (en) 2008-12-02 2015-12-29 Yahoo! Inc. Customizable content for distribution in social networks
US8103250B2 (en) 2008-12-04 2012-01-24 At&T Mobility Ii Llc System and method for sharing location data in a wireless communication network
US8631148B2 (en) 2008-12-05 2014-01-14 Lemi Technology, Llc Method of providing proximity-based quality for multimedia content
US8055675B2 (en) 2008-12-05 2011-11-08 Yahoo! Inc. System and method for context based query augmentation
US7921223B2 (en) 2008-12-08 2011-04-05 Lemi Technology, Llc Protected distribution and location based aggregation service
CN101420460A (en) * 2008-12-08 2009-04-29 腾讯科技(深圳)有限公司 Method and apparatus for creating aggregation container and user matching aggregation container
US20100153292A1 (en) * 2008-12-11 2010-06-17 Microsoft Corporation Making Friend and Location Recommendations Based on Location Similarities
US8166016B2 (en) * 2008-12-19 2012-04-24 Yahoo! Inc. System and method for automated service recommendations
JP5226808B2 (en) * 2008-12-25 2013-07-03 富士通株式会社 Mobile terminal, operation mode control program, and operation mode control method
US9063226B2 (en) * 2009-01-14 2015-06-23 Microsoft Technology Licensing, Llc Detecting spatial outliers in a location entity dataset
US20100185552A1 (en) * 2009-01-16 2010-07-22 International Business Machines Corporation Providing gps-based location and time information
US10594870B2 (en) 2009-01-21 2020-03-17 Truaxis, Llc System and method for matching a savings opportunity using census data
US20120004969A1 (en) * 2009-01-21 2012-01-05 Billshrink, Inc. System and method for providing a geo-enhanced savings opportunity in association with a financial account
US10504126B2 (en) 2009-01-21 2019-12-10 Truaxis, Llc System and method of obtaining merchant sales information for marketing or sales teams
US20100185518A1 (en) * 2009-01-21 2010-07-22 Yahoo! Inc. Interest-based activity marketing
US8566197B2 (en) 2009-01-21 2013-10-22 Truaxis, Inc. System and method for providing socially enabled rewards through a user financial instrument
US8600857B2 (en) 2009-01-21 2013-12-03 Truaxis, Inc. System and method for providing a savings opportunity in association with a financial account
US20120004967A1 (en) * 2009-01-21 2012-01-05 Billshrink, Inc. System and method for providing a future reward through a user financial instrument
US20110276570A1 (en) * 2009-01-29 2011-11-10 Telefonaktiebolaget Lm Ericsson (Publ) Methods, Apparatuses, and Computer Program Products for Adding Profile Data
US8856226B2 (en) * 2009-01-30 2014-10-07 Nokia Corporation Method, apparatus, and computer program product for context-based contact information management
US8825074B2 (en) 2009-02-02 2014-09-02 Waldeck Technology, Llc Modifying a user'S contribution to an aggregate profile based on time between location updates and external events
US8326270B2 (en) * 2009-02-02 2012-12-04 Lemi Technology, Llc Optimizing operation of a radio program
US8458177B2 (en) * 2009-02-02 2013-06-04 Yahoo! Inc. Automated search
US8350871B2 (en) * 2009-02-04 2013-01-08 Motorola Mobility Llc Method and apparatus for creating virtual graffiti in a mobile virtual and augmented reality system
US8693654B2 (en) * 2009-02-23 2014-04-08 International Business Machines Corporation Location sensitive caller and callee based call prioritization
JP2010199871A (en) * 2009-02-24 2010-09-09 Ntt Docomo Inc Device, system and method for providing link information
US8190119B2 (en) * 2009-03-03 2012-05-29 E3 Llc System and method for direct communication between wireless communication devices
US20100241689A1 (en) * 2009-03-19 2010-09-23 Yahoo! Inc. Method and apparatus for associating advertising with computer enabled maps
US8150967B2 (en) 2009-03-24 2012-04-03 Yahoo! Inc. System and method for verified presence tracking
US20120047087A1 (en) 2009-03-25 2012-02-23 Waldeck Technology Llc Smart encounters
EP2416549A4 (en) * 2009-04-01 2017-07-05 NTT DoCoMo, Inc. Mobile unit, communication system, and communication method
WO2010118003A2 (en) * 2009-04-06 2010-10-14 Globys, Inc. Contextual targeting based upon customer occasions
US9154364B1 (en) 2009-04-25 2015-10-06 Dasient, Inc. Monitoring for problems and detecting malware
US8555391B1 (en) * 2009-04-25 2013-10-08 Dasient, Inc. Adaptive scanning
US8516590B1 (en) 2009-04-25 2013-08-20 Dasient, Inc. Malicious advertisement detection and remediation
US20120046995A1 (en) * 2009-04-29 2012-02-23 Waldeck Technology, Llc Anonymous crowd comparison
US20100280965A1 (en) * 2009-04-30 2010-11-04 Nokia Corporation Method and apparatus for intuitive management of privacy settings
US20100280913A1 (en) * 2009-05-01 2010-11-04 Yahoo! Inc. Gift credit matching engine
WO2010129589A1 (en) * 2009-05-04 2010-11-11 Nearverse, Inc. Method for enhancing location identity through incorporation of shorter-range communication and sensing (nearlocate)
US8650072B2 (en) 2009-05-05 2014-02-11 Groupon, Inc. System and methods for providing location based discount retailing
US8301495B2 (en) 2009-05-05 2012-10-30 Groupon, Inc. System and methods for discount retailing
US8355948B2 (en) 2009-05-05 2013-01-15 Groupon, Inc. System and methods for discount retailing
US20100283676A1 (en) * 2009-05-08 2010-11-11 Hatami Naquib U Optimizing selection of method of determining location in a social networking system using mobile communications
JP5609009B2 (en) * 2009-05-14 2014-10-22 日本電気株式会社 Distribution apparatus, distribution method, program, and distribution system
US20120278320A1 (en) * 2009-06-02 2012-11-01 Shoji Ogura Recommendation information providing system, recommendation information providing apparatus, recommendation information service method, and recommendation information distribution program
US20100313142A1 (en) * 2009-06-03 2010-12-09 David Brown Location based social networking system
US8526969B2 (en) * 2009-06-08 2013-09-03 Microsoft Corporation Nearby contact alert based on location and context
US20100325290A1 (en) * 2009-06-22 2010-12-23 Rooks Kelsyn D S System and method for coordinating human interaction in social networks
US10217085B2 (en) * 2009-06-22 2019-02-26 Nokia Technologies Oy Method and apparatus for determining social networking relationships
US9466077B2 (en) * 2009-06-30 2016-10-11 Google Inc. Propagating promotional information on a social network
US20140156396A1 (en) * 2009-07-09 2014-06-05 Cubic Corporation Techniques in transit advertising
US8991699B2 (en) * 2009-09-08 2015-03-31 Cubic Corporation Association of contactless payment card primary account number
WO2011006138A1 (en) 2009-07-09 2011-01-13 Cubic Corporation Transit account management with mobile device messaging
US20120135744A1 (en) 2009-07-21 2012-05-31 Kota Enterprises, Llc Systems and methods for generating and managing communication rules associated with geographic locations
US20110022312A1 (en) * 2009-07-23 2011-01-27 Fmr Llc Generating and Tracking Activity Patterns for Mobile Devices
US8752186B2 (en) * 2009-07-23 2014-06-10 Facebook, Inc. Dynamic enforcement of privacy settings by a social networking system on information shared with an external system
US20110029360A1 (en) * 2009-07-29 2011-02-03 Prasad Gollapalli System and method for providing smart phone functionality for retailers to distribute sale and discount coupons
US10223701B2 (en) * 2009-08-06 2019-03-05 Excalibur Ip, Llc System and method for verified monetization of commercial campaigns
US20110035282A1 (en) * 2009-08-07 2011-02-10 At&T Intellectual Property I, L.P. Consumer Sensitive Electronic Billboards
US8914342B2 (en) 2009-08-12 2014-12-16 Yahoo! Inc. Personal data platform
US8364611B2 (en) 2009-08-13 2013-01-29 Yahoo! Inc. System and method for precaching information on a mobile device
US10339541B2 (en) 2009-08-19 2019-07-02 Oracle International Corporation Systems and methods for creating and inserting application media content into social media system displays
US20120109752A1 (en) * 2009-08-19 2012-05-03 Vitrue, Inc. Systems and methods for delivering targeted content to a consumer's mobile device based on the consumer's physical location and social media memberships
US20110145355A1 (en) * 2009-09-03 2011-06-16 Jeremy Mattern System and Method for Improved Social Networking
US8903940B2 (en) * 2009-09-10 2014-12-02 Tribal Technologies, Inc. System and method for intelligently distributing content to a mobile device based on a detected location of the mobile device and context data defining characteristics of the location at a particular date and time
US8558693B2 (en) * 2009-09-10 2013-10-15 Tribal Technologies, Inc. System and method for location-based reminders on a mobile device
US8321527B2 (en) * 2009-09-10 2012-11-27 Tribal Brands System and method for tracking user location and associated activity and responsively providing mobile device updates
US9009177B2 (en) 2009-09-25 2015-04-14 Microsoft Corporation Recommending points of interests in a region
US9119027B2 (en) 2009-10-06 2015-08-25 Facebook, Inc. Sharing of location-based content item in social networking service
US20110028129A1 (en) * 2009-10-13 2011-02-03 Hutchison James W Proximity Triggered Profile-Based Wireless Matching
TW201116035A (en) * 2009-10-30 2011-05-01 Ind Tech Res Inst System and method for matching mobile device users
US8560608B2 (en) 2009-11-06 2013-10-15 Waldeck Technology, Llc Crowd formation based on physical boundaries and other rules
AR079034A1 (en) * 2009-11-16 2011-12-21 Telefonica Sa System and method of automatic publication of updated status information of a user in a computer application
US20110126132A1 (en) * 2009-11-20 2011-05-26 Tyler Robert Anderson System and methods of generating social networks in virtual space
US8782022B2 (en) * 2009-12-09 2014-07-15 At&T Intellectual Property I, L.P. Method and apparatus for aggregating and translating real-time user information to update social network profiles
US8417777B2 (en) 2009-12-11 2013-04-09 James W. Hutchison Apparatus for signaling circle of friends
US8386620B2 (en) * 2009-12-15 2013-02-26 Apple Inc. Ad hoc networking based on content and location
US20120063367A1 (en) 2009-12-22 2012-03-15 Waldeck Technology, Llc Crowd and profile based communication addresses
US20110150295A1 (en) * 2009-12-23 2011-06-23 Searete Llc, A Limited Liability Corporation Of The State Of Delaware Identifying a characteristic of an individual utilizing facial recognition and providing a display for the individual
US20110206245A1 (en) * 2009-12-23 2011-08-25 Searete Llc, A Limited Liability Corporation Of The State Of Delaware Identifying a characteristic of an individual utilizing facial recognition and providing a display for the individual
US20110211739A1 (en) * 2009-12-23 2011-09-01 Searete Llc, A Limited Liability Corporation Of The State Of Delaware Identifying a characteristic of an individual utilizing facial recognition and providing a display for the individual
US20110211738A1 (en) * 2009-12-23 2011-09-01 Searete Llc, A Limited Liability Corporation Of The State Of Delaware Identifying a characteristic of an individual utilizing facial recognition and providing a display for the individual
US9875719B2 (en) * 2009-12-23 2018-01-23 Gearbox, Llc Identifying a characteristic of an individual utilizing facial recognition and providing a display for the individual
US20120066142A1 (en) * 2010-01-04 2012-03-15 Jenkins Gavin W Machine, article of manufacture, method, and product produced thereby to carry out processing related to analyzing content
US20110167012A1 (en) * 2010-01-04 2011-07-07 Jenkins Gavin W Machine, article of manufacture, method, and product produced thereby to carry out processing related to analyzing content
US20110173570A1 (en) * 2010-01-13 2011-07-14 Microsoft Corporation Data feeds with peripherally presented interesting content
US8655371B2 (en) * 2010-01-15 2014-02-18 Apple Inc. Location determination using cached location area codes
US8200251B2 (en) * 2010-01-15 2012-06-12 Apple Inc. Determining a location of a mobile device using a location database
US8634860B2 (en) * 2010-01-15 2014-01-21 Apple Inc. Location determination using cached location area codes
US8660576B2 (en) * 2010-01-15 2014-02-25 Apple Inc. Adaptive location determination
US8433334B2 (en) 2010-01-15 2013-04-30 Apple Inc. Managing a location database for network-based positioning system
US8504059B2 (en) * 2010-01-15 2013-08-06 Apple Inc. Location filtering using mobile country code
US8750850B2 (en) 2010-01-18 2014-06-10 Qualcomm Incorporated Context-aware mobile incorporating presence of other mobiles into context
KR101680266B1 (en) * 2010-01-29 2016-11-29 삼성전자주식회사 Apparatus and method for generating context aware information using local service information
US9094503B2 (en) * 2010-02-11 2015-07-28 Apple Inc. Methods and apparatus for contact information representation
CA2790534A1 (en) * 2010-02-22 2011-08-25 Nokia Corporation Method and apparatus for providing a search tool in connection with address book management
US8612134B2 (en) * 2010-02-23 2013-12-17 Microsoft Corporation Mining correlation between locations using location history
US9261376B2 (en) 2010-02-24 2016-02-16 Microsoft Technology Licensing, Llc Route computation based on route-oriented vehicle trajectories
US10288433B2 (en) 2010-02-25 2019-05-14 Microsoft Technology Licensing, Llc Map-matching for low-sampling-rate GPS trajectories
US20120066303A1 (en) * 2010-03-03 2012-03-15 Waldeck Technology, Llc Synchronized group location updates
US20110238755A1 (en) * 2010-03-24 2011-09-29 Hameed Khan Proximity-based social networking
US8620344B2 (en) 2010-04-07 2013-12-31 Apple Inc. Location-based application program management
US8719198B2 (en) 2010-05-04 2014-05-06 Microsoft Corporation Collaborative location and activity recommendations
EP2569746A4 (en) 2010-05-10 2015-07-08 Segmint Inc Targeted marketing with cpe buydown
US9704165B2 (en) 2010-05-11 2017-07-11 Oracle International Corporation Systems and methods for determining value of social media pages
US9593957B2 (en) 2010-06-04 2017-03-14 Microsoft Technology Licensing, Llc Searching similar trajectories by locations
WO2011156633A2 (en) * 2010-06-09 2011-12-15 Brian Holmes Live event social networking system
US8311337B2 (en) 2010-06-15 2012-11-13 Cyberlink Corp. Systems and methods for organizing and accessing feature vectors in digital images
US20120036444A1 (en) * 2010-07-01 2012-02-09 Andersen Ann-Cabell Baum Systems and Methods for Interactive Web-based Social Networking and Activities Coordination
US9177346B2 (en) * 2010-07-01 2015-11-03 Facebook, Inc. Facilitating interaction among users of a social network
US8650186B2 (en) 2010-07-30 2014-02-11 Accenture Global Services Limited Systems and methods for analyzing requirements
WO2012017787A1 (en) * 2010-08-06 2012-02-09 日本電気株式会社 Communication assistance device, method of assisting communication, and computer readable recording medium
WO2012017786A1 (en) * 2010-08-06 2012-02-09 日本電気株式会社 Communication assistance device, method of assisting communication, and computer readable recording medium
US8510658B2 (en) 2010-08-11 2013-08-13 Apple Inc. Population segmentation
CN101945325B (en) * 2010-08-13 2016-04-27 厦门雅迅网络股份有限公司 A kind of friend's cognitive method based on architecture
WO2012019293A1 (en) * 2010-08-13 2012-02-16 Fair Ticket Solutions, Inc. System and method of establishing an ad hoc social network amongst ticketholders to an event
US20120042360A1 (en) * 2010-08-16 2012-02-16 Bakeir Rania Abdelqader Massad Mobile services tailored to user need
US9553878B2 (en) * 2010-08-16 2017-01-24 Facebook, Inc. People directory with social privacy and contact association features
US20120072263A1 (en) * 2010-08-17 2012-03-22 Matthew Dusig Selecting and processing offers to complete tasks, research programs, and consumer rewards programs based on location
US20130018701A1 (en) * 2010-08-17 2013-01-17 Matthew Dusig Capturing and processing data responsive to a task associated with consumer research, survey, or poll
US8150844B2 (en) * 2010-08-18 2012-04-03 Facebook, Inc. Location ranking using social graph information
WO2012027577A2 (en) * 2010-08-26 2012-03-01 Tarik Taleb System and method for creating multimedia content channel customized for social network
US8639803B2 (en) * 2010-09-01 2014-01-28 Telefonaktiebolaget L M Ericsson (Publ) Systems and method for predicting the future location of an entity
US20120066042A1 (en) * 2010-09-13 2012-03-15 Sanofi-Aventis Deutschland Gmbh Method of collection of information on awareness of consumers and/or users with respect to a good or service
US8606923B2 (en) * 2010-09-15 2013-12-10 Core Mobile Networks, Inc. System and method for real time delivery of context based content from the cloud to mobile devices
DE102010037536A1 (en) * 2010-09-15 2012-03-15 Friedrich Birgels Method for disseminating information in social network, involves linking personal data of mentioned person with location information, where personal data is output to another person in accordance with data search profile
US8612477B2 (en) * 2010-09-24 2013-12-17 Aol Inc. Systems and methods for customized electronic communications
KR101932714B1 (en) * 2010-09-28 2018-12-26 삼성전자주식회사 Method for creating and joining social group, user device, server, and storage medium thereof
US8311522B1 (en) 2010-09-28 2012-11-13 E.Digital Corporation System and method for managing mobile communications
US20120117110A1 (en) 2010-09-29 2012-05-10 Eloy Technology, Llc Dynamic location-based media collection aggregation
US8862146B2 (en) * 2010-10-04 2014-10-14 Blackberry Limited Method, device and system for enhancing location information
US9177064B2 (en) 2010-10-12 2015-11-03 Wespeke, Inc. Language learning exchange
US9886727B2 (en) 2010-11-11 2018-02-06 Ikorongo Technology, LLC Automatic check-ins and status updates
US20120130823A1 (en) * 2010-11-18 2012-05-24 Levin Stephen P Mobile matching system and method
US9154564B2 (en) * 2010-11-18 2015-10-06 Qualcomm Incorporated Interacting with a subscriber to a social networking service based on passive behavior of the subscriber
US10460078B2 (en) 2010-12-03 2019-10-29 Parallel 6, Inc. Systems and methods for remote demand based data management of clinical locations
US9753609B2 (en) * 2010-12-03 2017-09-05 Facebook, Inc. User interface with media wheel facilitating viewing of media objects
US9268956B2 (en) 2010-12-09 2016-02-23 Location Labs, Inc. Online-monitoring agent, system, and method for improved detection and monitoring of online accounts
US9460299B2 (en) 2010-12-09 2016-10-04 Location Labs, Inc. System and method for monitoring and reporting peer communications
US8930452B2 (en) 2010-12-20 2015-01-06 Harman International Industries, Incorporated System and method for automatically posting user-location information to a social network
US10304066B2 (en) 2010-12-22 2019-05-28 Facebook, Inc. Providing relevant notifications for a user based on location and social information
US9384289B2 (en) * 2010-12-23 2016-07-05 Excalibur Ip, Llc Method and system to identify geographical locations associated with queries received at a search engine
US20120197724A1 (en) * 2011-02-01 2012-08-02 Timothy Kendall Ad-Based Location Ranking for Geo-Social Networking System
US20120197709A1 (en) * 2011-02-01 2012-08-02 Timothy Kendall Mobile Advertisement with Social Component for Geo-Social Networking System
US20130110582A1 (en) * 2011-02-22 2013-05-02 Foodsies.Com, Llc Method and System for Creating a Database for a Food-Related Social Network and Method of Utilizing the Database
US9087213B2 (en) * 2011-02-22 2015-07-21 Fedex Corporate Services, Inc. Systems and methods for rule-driven management of sensor data across geographic areas and derived actions
US9547846B2 (en) 2011-02-24 2017-01-17 Good Technology Holdings Limited Method and apparatus for the processing of data relating to calendar entries
US10168413B2 (en) 2011-03-25 2019-01-01 T-Mobile Usa, Inc. Service enhancements using near field communication
US20140012918A1 (en) * 2011-03-29 2014-01-09 Nokia Corporation Method and apparatus for creating an ephemeral social network
US8771079B1 (en) 2011-03-31 2014-07-08 Zynga Inc. Method and system to match users of a social gaming platform
US20130346205A1 (en) * 2011-04-01 2013-12-26 Nicholas Eugene KLEINJAN System and method for locational messaging
US9112926B2 (en) * 2011-04-04 2015-08-18 Qualcomm, Incorporated Recommending mobile content by matching similar users
US20120265811A1 (en) * 2011-04-12 2012-10-18 Anurag Bist System and Method for Developing Evolving Online Profiles
US9135612B1 (en) 2011-04-17 2015-09-15 Proctor Consulting, LLC Proximity detection, virtual detection, or location based triggering of the exchange of value and information
US9292880B1 (en) * 2011-04-22 2016-03-22 Groupon, Inc. Circle model powered suggestions and activities
US9026476B2 (en) * 2011-05-09 2015-05-05 Anurag Bist System and method for personalized media rating and related emotional profile analytics
WO2012162238A2 (en) * 2011-05-20 2012-11-29 BlendAbout, Inc. Method and system for creating events and matching users via blended profiles
US8348765B1 (en) * 2011-05-24 2013-01-08 Zynga Inc. Online asynchronous game with player-matching mechanic
US20120310727A1 (en) * 2011-06-03 2012-12-06 Augme Technologies, Inc. Method and system for generation of anonymous profiles from a tri-level mapping of mobile network marketing econometrics
US8583471B1 (en) * 2011-06-13 2013-11-12 Facebook, Inc. Inferring household income for users of a social networking system
US9339727B2 (en) 2011-06-15 2016-05-17 Microsoft Technology Licensing, Llc Position-based decision to provide service
WO2013016687A1 (en) 2011-07-28 2013-01-31 Hall Shane Method and system for matchmaking connections within a gaming social network
US8700709B2 (en) 2011-07-29 2014-04-15 Microsoft Corporation Conditional location-based reminders
US8775335B2 (en) 2011-08-05 2014-07-08 International Business Machines Corporation Privacy-aware on-line user role tracking
US20130045729A1 (en) * 2011-08-17 2013-02-21 Microsoft Corporation Location-based promotion of applications
US8838581B2 (en) * 2011-08-19 2014-09-16 Facebook, Inc. Sending notifications about other users with whom a user is likely to interact
US9626656B2 (en) * 2011-08-22 2017-04-18 Facebook, Inc. Dialer with real-time reverse look-up including social data
US9824199B2 (en) 2011-08-25 2017-11-21 T-Mobile Usa, Inc. Multi-factor profile and security fingerprint analysis
WO2014043360A1 (en) 2012-09-12 2014-03-20 T. Mobile Usa, Inc. Multi-factor profile and security fingerprint analysis
US8583684B1 (en) 2011-09-01 2013-11-12 Google Inc. Providing aggregated starting point information
US9147202B1 (en) 2011-09-01 2015-09-29 LocalResponse, Inc. System and method of direct marketing based on explicit or implied association with location derived from social media content
US8559980B2 (en) 2011-09-02 2013-10-15 John J. Pujol Method and system for integrated messaging and location services
CN103037304A (en) * 2011-09-30 2013-04-10 北京千橡网景科技发展有限公司 Method and equipment used for sending notifications
US9930128B2 (en) * 2011-09-30 2018-03-27 Nokia Technologies Oy Method and apparatus for accessing a virtual object
CA2850733C (en) * 2011-10-03 2020-03-10 Zoosk, Inc. System and method for validating users using social network or other information from a web site
US10149267B2 (en) * 2011-10-11 2018-12-04 Match Group, Llc System and method for matching using location information
US20130097246A1 (en) * 2011-10-12 2013-04-18 Cult, Inc. Multilocal implicit social networking
US10719840B2 (en) * 2011-10-24 2020-07-21 Transform Sr Brands Llc Systems and methods for distributing customizable and shareable tiered offers
US9665266B2 (en) * 2011-10-27 2017-05-30 Blackberry Limited Setting reminders from an instant messaging application
US9202251B2 (en) 2011-11-07 2015-12-01 Anurag Bist System and method for granular tagging and searching multimedia content based on user reaction
US10638197B2 (en) 2011-11-07 2020-04-28 Monet Networks, Inc. System and method for segment relevance detection for digital content using multimodal correlations
US8935341B2 (en) 2011-11-21 2015-01-13 Facebook, Inc. Location aware sticky notes
US9836721B2 (en) 2011-11-21 2017-12-05 Facebook, Inc. Defining future plans in connection with objects in a social networking system
CN103136240A (en) * 2011-11-28 2013-06-05 曾海剑 Method and system of social contact matching in drift bottle mode based on positions
US9280682B2 (en) 2011-12-05 2016-03-08 Globalfoundries Inc. Automated management of private information
US20130246175A1 (en) * 2011-12-05 2013-09-19 Qualcomm Labs, Inc. Selectively presenting advertisements to a customer of a service based on a place movement pattern profile
US9037653B2 (en) 2011-12-09 2015-05-19 Facebook, Inc. Mobile ad hoc networking
US9754226B2 (en) 2011-12-13 2017-09-05 Microsoft Technology Licensing, Llc Urban computing of route-oriented vehicles
US20130166188A1 (en) 2011-12-21 2013-06-27 Microsoft Corporation Determine Spatiotemporal Causal Interactions In Data
JP5785869B2 (en) * 2011-12-22 2015-09-30 株式会社日立製作所 Behavior attribute analysis program and apparatus
CN103220315B (en) * 2012-01-19 2018-01-05 北京千橡网景科技发展有限公司 The method and apparatus that user distance is calculated in social
US20130198209A1 (en) * 2012-02-01 2013-08-01 Yahoo! Inc. Mechanism and instrumentation for interest discovery
CN103246679A (en) * 2012-02-13 2013-08-14 刘龙 System and method for achieving location-based searching
US9183597B2 (en) * 2012-02-16 2015-11-10 Location Labs, Inc. Mobile user classification system and method
KR20130096978A (en) * 2012-02-23 2013-09-02 삼성전자주식회사 User terminal device, server, information providing system based on situation and method thereof
CN102595211B (en) * 2012-02-28 2014-06-04 华为技术有限公司 Method and system for presenting network television programs based on social network
US20130231990A1 (en) 2012-03-01 2013-09-05 Sears Brands, Llc Methods and systems for providing personal shopping services
US9083728B1 (en) 2012-03-06 2015-07-14 Tal Lavian Systems and methods to support sharing and exchanging in a network
US9710483B1 (en) * 2012-03-16 2017-07-18 Miller Nelson LLC Location-conscious social networking apparatuses, methods and systems
US9043297B2 (en) 2012-03-19 2015-05-26 Brandon Farver System and method for mode-based social networking
CN103327054B (en) 2012-03-23 2016-01-13 腾讯科技(深圳)有限公司 Based on the exchange method in geographical position, client, server and system
CN102811179B (en) * 2012-03-29 2015-11-25 北京淘友天下科技发展有限公司 Information providing method in a kind of social networks and system
CN103366267A (en) * 2012-03-30 2013-10-23 北京千橡网景科技发展有限公司 Method and device for providing information based on schedule
US10664861B1 (en) 2012-03-30 2020-05-26 Groupon, Inc. Generating promotion offers and providing analytics data
US9996859B1 (en) 2012-03-30 2018-06-12 Groupon, Inc. Method, apparatus, and computer readable medium for providing a self-service interface
US9226110B2 (en) 2012-03-31 2015-12-29 Groupon, Inc. Method and system for determining location of mobile device
US9609081B2 (en) * 2012-04-11 2017-03-28 QiuYuan Liu Method for managed social networking services
US10304091B1 (en) 2012-04-30 2019-05-28 Groupon, Inc. Deal generation using point-of-sale systems and related methods
US20130297927A1 (en) * 2012-05-07 2013-11-07 Samsung Electronics Co., Ltd. Electronic device and method for managing an electronic device setting thereof
US9489531B2 (en) 2012-05-13 2016-11-08 Location Labs, Inc. System and method for controlling access to electronic devices
CN103428169A (en) * 2012-05-17 2013-12-04 腾讯科技(深圳)有限公司 Method and system for recommending users in SNS community
US20130325494A1 (en) * 2012-05-30 2013-12-05 Getmyrx Llc Mobile Fulfillment Platform For Prescription Medications
JP5994402B2 (en) 2012-06-06 2016-09-21 ソニー株式会社 Information processing apparatus, information processing method, program, information processing system, and content request terminal
JP6064376B2 (en) 2012-06-06 2017-01-25 ソニー株式会社 Information processing device, computer program, and terminal device
US20140012806A1 (en) * 2012-06-22 2014-01-09 Jiwire, Inc. Location graph based derivation of attributes
US9286610B2 (en) 2012-07-04 2016-03-15 Federico Fraccaroli Method and apparatus for a principal / agent based mobile commerce
KR101302599B1 (en) * 2012-07-11 2013-09-02 정영민 Method for managing group in mobile social network service application and group management server
CN102843421B (en) 2012-07-12 2015-09-16 腾讯科技(深圳)有限公司 The implementation method of customer relationship and device in social networks application
US20150294221A1 (en) 2012-07-13 2015-10-15 Telefonica, S.A. A method and a system for generating context-based content recommendations to users
IL221176A (en) * 2012-07-29 2019-02-28 Verint Systems Ltd System and method for passive decoding of social network activity using replica database
CN102867020A (en) * 2012-07-30 2013-01-09 成都西可科技有限公司 Personal character trait-based friend making matching method
US20140046888A1 (en) * 2012-08-08 2014-02-13 Telenav, Inc. Navigation system with collection mechanism and method of operation thereof
US10419556B2 (en) 2012-08-11 2019-09-17 Federico Fraccaroli Method, system and apparatus for interacting with a digital work that is performed in a predetermined location
US8554875B1 (en) * 2012-08-13 2013-10-08 Ribbon Labs, Inc. Communicating future locations in a social network
US8605094B1 (en) * 2012-08-13 2013-12-10 Ribbon Labs, Inc. Graphical display of locations
US9342209B1 (en) * 2012-08-23 2016-05-17 Audible, Inc. Compilation and presentation of user activity information
US9363325B2 (en) * 2012-08-29 2016-06-07 Yammer, Inc. Method for generating social network activity streams
US20140081761A1 (en) * 2012-09-20 2014-03-20 Jayaram Singonahalli Method and system for real-time social gifting
US9607025B2 (en) * 2012-09-24 2017-03-28 Andrew L. DiRienzo Multi-component profiling systems and methods
US10147130B2 (en) 2012-09-27 2018-12-04 Groupon, Inc. Online ordering for in-shop service
US9264874B2 (en) 2012-10-02 2016-02-16 Federico Fraccaroli Method and apparatus for location based networking sessions
US9852436B2 (en) * 2012-10-11 2017-12-26 Google Inc. Determining relative interest levels of tourists and locals in points of interest
CN102945258B (en) * 2012-10-18 2016-01-20 北京淘友天下科技发展有限公司 Obtain social network user certain factor and system
US9589058B2 (en) 2012-10-19 2017-03-07 SameGrain, Inc. Methods and systems for social matching
US10028101B2 (en) 2012-11-20 2018-07-17 Facebook, Inc. Predicted-location notification
US9356687B2 (en) * 2012-12-03 2016-05-31 Samsung Electronics Co., Ltd. Information providing method and mobile terminal therefor
US8880101B2 (en) 2012-12-16 2014-11-04 Federico Fraccaroli Method and apparatus for managing attributes and functionalities of predetermined geographical areas
WO2014100776A2 (en) * 2012-12-20 2014-06-26 Synergyscape, Llc System and methods for identifying possible associations and monitoring impacts of actual associations between synergistic persons, opportunities and organizations
US10262330B2 (en) 2013-01-04 2019-04-16 PlaceIQ, Inc. Location-based analytic platform and methods
US8489596B1 (en) * 2013-01-04 2013-07-16 PlaceIQ, Inc. Apparatus and method for profiling users
US9049076B1 (en) 2013-01-07 2015-06-02 Google Inc. Content selection with privacy features
KR101440929B1 (en) * 2013-01-16 2014-09-15 류창수 Smart phone
US10304093B2 (en) 2013-01-24 2019-05-28 Groupon, Inc. Method, apparatus, and computer readable medium for providing a self-service interface
US20140222908A1 (en) * 2013-02-01 2014-08-07 Nextdoor.Com, Inc. Methods and systems for a location-based online social network
US9119055B2 (en) * 2013-02-06 2015-08-25 Facebook, Inc. Grouping ambient-location updates
US9934523B1 (en) 2013-03-05 2018-04-03 Square, Inc. On-device directory search
US8983976B2 (en) * 2013-03-14 2015-03-17 Microsoft Technology Licensing, Llc Dynamically expiring crowd-sourced content
US10909590B2 (en) 2013-03-15 2021-02-02 Square, Inc. Merchant and item ratings
US20140279045A1 (en) * 2013-03-15 2014-09-18 Turn Inc. Cross-domain id synchronization in online advertisement
US8856031B1 (en) 2013-03-15 2014-10-07 Parallel 6, Inc. Systems and methods for obtaining and using targeted insights within a digital content and information sharing system
US10560324B2 (en) 2013-03-15 2020-02-11 Location Labs, Inc. System and method for enabling user device control
US20140280571A1 (en) * 2013-03-15 2014-09-18 General Instrument Corporation Processing of user-specific social media for time-shifted multimedia content
US10380664B2 (en) * 2013-03-15 2019-08-13 Glympse, Inc. Creation and use of public and private groups in a location sharing application
TWI562587B (en) * 2013-03-20 2016-12-11 Tien Ming Wang
US9875494B2 (en) * 2013-04-16 2018-01-23 Sri International Using intents to analyze and personalize a user's dialog experience with a virtual personal assistant
US10339610B2 (en) 2013-04-19 2019-07-02 Mastercard International Incorporated Method and system for making a targeted offer to an audience
EP2797046A1 (en) * 2013-04-25 2014-10-29 Telefonica Digital España, S.L.U. Method for exchanging personal information between users sharing a social space
US10341421B2 (en) 2013-05-10 2019-07-02 Samsung Electronics Co., Ltd. On-device social grouping for automated responses
US9344518B2 (en) 2013-05-10 2016-05-17 Globalfoundries Inc. Facilitation of social interactions
US10402915B2 (en) 2013-05-10 2019-09-03 Samsung Electronics Co., Ltd. Methods and systems for on-device social grouping
US10192243B1 (en) 2013-06-10 2019-01-29 Groupon, Inc. Method and apparatus for determining promotion pricing parameters
DE102013009958A1 (en) 2013-06-14 2014-12-18 Sogidia AG A social networking system and method of exercising it using a computing device that correlates to a user profile
US10664876B1 (en) 2013-06-20 2020-05-26 Groupon, Inc. Method and apparatus for promotion template generation
US10255620B1 (en) 2013-06-27 2019-04-09 Groupon, Inc. Fine print builder
CN103338253A (en) * 2013-06-28 2013-10-02 魏兢 Social interaction system based on hand-held terminal
US20150032462A1 (en) * 2013-07-24 2015-01-29 Fusion Marketing Group, Inc. Computer-Based Method and System for Targeted Recruiting of Healthcare Professionals
US8655795B1 (en) 2013-07-30 2014-02-18 ZiK, Inc. System and method for establishing geographical communication and predicting mail delivery using mailbox-mounted devices
US9894476B2 (en) 2013-10-02 2018-02-13 Federico Fraccaroli Method, system and apparatus for location-based machine-assisted interactions
US20140074874A1 (en) * 2013-10-02 2014-03-13 Federico Fraccaroli Method, system and apparatus for location-based machine-assisted interactions
US10332154B2 (en) * 2013-10-21 2019-06-25 Shant Tchakerian Device, method and non-transitory computer readable storage medium for determining a match between profiles
MX2016005550A (en) 2013-10-30 2017-01-05 Trans Union Llc Systems and methods for measuring effectiveness of marketing and advertising campaigns.
US9604139B2 (en) 2013-11-11 2017-03-28 Amazon Technologies, Inc. Service for generating graphics object data
US9582904B2 (en) 2013-11-11 2017-02-28 Amazon Technologies, Inc. Image composition based on remote object data
US9596280B2 (en) 2013-11-11 2017-03-14 Amazon Technologies, Inc. Multiple stream content presentation
US9805479B2 (en) 2013-11-11 2017-10-31 Amazon Technologies, Inc. Session idle optimization for streaming server
US9578074B2 (en) 2013-11-11 2017-02-21 Amazon Technologies, Inc. Adaptive content transmission
US9641592B2 (en) * 2013-11-11 2017-05-02 Amazon Technologies, Inc. Location of actor resources
US9634942B2 (en) 2013-11-11 2017-04-25 Amazon Technologies, Inc. Adaptive scene complexity based on service quality
US9883004B2 (en) 2013-11-25 2018-01-30 Google Llc Systems and methods for generating a viewer-specific visitor history for a location
EP2879397B1 (en) * 2013-11-29 2017-03-15 Nxp B.V. Method and device for processing a media content stream
US9894633B2 (en) * 2013-12-06 2018-02-13 Google Llc Reminders based on device proximity using bluetooth LE
US9517402B1 (en) * 2013-12-18 2016-12-13 Epic Games, Inc. System and method for uniquely identifying players in computer games based on behavior and other characteristics
JP2017515173A (en) * 2014-01-23 2017-06-08 仁 川鍋 System and method for exchanging information
US9439367B2 (en) 2014-02-07 2016-09-13 Arthi Abhyanker Network enabled gardening with a remotely controllable positioning extension
US10445325B2 (en) 2014-02-18 2019-10-15 Google Llc Proximity detection
EP3108441A4 (en) * 2014-02-19 2017-07-19 Google, Inc. Summarizing social interactions between users
US10664772B1 (en) 2014-03-07 2020-05-26 Steelcase Inc. Method and system for facilitating collaboration sessions
US9716861B1 (en) 2014-03-07 2017-07-25 Steelcase Inc. Method and system for facilitating collaboration sessions
US9959424B2 (en) * 2014-03-12 2018-05-01 Michael Bilotta Information based life view
JP6223243B2 (en) * 2014-03-17 2017-11-01 Kddi株式会社 Mediation device, mediation user terminal, mediation method, and program
EP3120320A4 (en) * 2014-03-17 2017-08-09 Glympse Inc Creation and use of public and private groups in a location sharing environment
US9756458B1 (en) * 2014-03-19 2017-09-05 Amazon Technologies, Inc. Determining user commonalities and differences
WO2015161284A1 (en) 2014-04-18 2015-10-22 Personally, Inc. Dynamic directory and content communication
US9457901B2 (en) 2014-04-22 2016-10-04 Fatdoor, Inc. Quadcopter with a printable payload extension system and method
US9004396B1 (en) 2014-04-24 2015-04-14 Fatdoor, Inc. Skyteboard quadcopter and method
US9022324B1 (en) 2014-05-05 2015-05-05 Fatdoor, Inc. Coordination of aerial vehicles through a central server
US9826375B2 (en) 2014-05-12 2017-11-21 Rufus Labs, Inc. System and method for social networking among mutually-interested users
US10148805B2 (en) 2014-05-30 2018-12-04 Location Labs, Inc. System and method for mobile device control delegation
US10433646B1 (en) 2014-06-06 2019-10-08 Steelcaase Inc. Microclimate control systems and methods
US9852388B1 (en) 2014-10-03 2017-12-26 Steelcase, Inc. Method and system for locating resources and communicating within an enterprise
US9955318B1 (en) 2014-06-05 2018-04-24 Steelcase Inc. Space guidance and management system and method
US9380682B2 (en) 2014-06-05 2016-06-28 Steelcase Inc. Environment optimization for space based on presence and activities
US9441981B2 (en) 2014-06-20 2016-09-13 Fatdoor, Inc. Variable bus stops across a bus route in a regional transportation network
US9971985B2 (en) 2014-06-20 2018-05-15 Raj Abhyanker Train based community
CN104111981B (en) * 2014-06-27 2018-06-05 百度在线网络技术(北京)有限公司 A kind of method and apparatus to release news for offer
US9451020B2 (en) 2014-07-18 2016-09-20 Legalforce, Inc. Distributed communication of independent autonomous vehicles to provide redundancy and performance
US9824576B2 (en) * 2014-08-04 2017-11-21 T-Mobile Usa, Inc. Dynamic determination of a geographically dispersed group for alert resolution
US10120892B2 (en) * 2014-08-12 2018-11-06 At&T Intellectual Property I, L.P. Profile verification service
US20160050525A1 (en) * 2014-08-13 2016-02-18 Yik Yak, Inc. Zone based anonymous content sharing
US20160065523A1 (en) * 2014-09-03 2016-03-03 Benjamin Hintz Method for real-time location based close quarters introductions
US20160092040A1 (en) * 2014-09-26 2016-03-31 Ebay Inc. Communication device with contact information inference
US9766079B1 (en) 2014-10-03 2017-09-19 Steelcase Inc. Method and system for locating resources and communicating within an enterprise
US10031925B2 (en) * 2014-10-15 2018-07-24 Thinkcx Technologies, Inc. Method and system of using image recognition and geolocation signal analysis in the construction of a social media user identity graph
US20160140671A1 (en) * 2014-11-17 2016-05-19 Jin Hong System and Method for Dynamically Generating A Content Correlated Service Based Mobile Social Network
US10051069B2 (en) * 2014-11-26 2018-08-14 International Business Machines Corporation Action based trust modeling
KR20160075227A (en) 2014-12-19 2016-06-29 삼성전자주식회사 Electronic apparatus and user profile estimating method thereof
US20160180393A1 (en) * 2014-12-20 2016-06-23 Ebay Inc. Retargeting consumers in a physical realm
US10048088B2 (en) 2015-02-27 2018-08-14 Electro Industries/Gauge Tech Wireless intelligent electronic device
US11009922B2 (en) 2015-02-27 2021-05-18 Electro Industries/Gaugetech Wireless intelligent electronic device
US9897461B2 (en) 2015-02-27 2018-02-20 Electro Industries/Gauge Tech Intelligent electronic device with expandable functionality
US9270634B1 (en) * 2015-03-02 2016-02-23 Dewmobile, Inc. Building a proximate social networking database based on relative distance profiling of two or more operably coupled computers
US20160378836A1 (en) * 2015-03-04 2016-12-29 Anuj Kumar Purwar Method and apparatus for characterizing human relationships using sensor monitoring
US10031964B2 (en) 2015-03-17 2018-07-24 International Business Machines Corporation Friend locator based on friend network and profile
CN106156203A (en) * 2015-04-23 2016-11-23 程东玉 The extended method of social networks and system in social networks
US10296569B2 (en) 2015-05-18 2019-05-21 Somchai Akkarawittayapoom Systems and methods for creating user-managed online pages (MAPpages) linked to locations on an interactive digital map
US9654549B2 (en) 2015-05-18 2017-05-16 Somchai Akkarawittayapoom Systems and methods for creating user-managed online pages (MAPpages) linked to locations on an interactive digital map
US20160352805A1 (en) * 2015-05-28 2016-12-01 Bizhive, Llc Online reputation monitoring and intelligence gathering
US10733371B1 (en) 2015-06-02 2020-08-04 Steelcase Inc. Template based content preparation system for use with a plurality of space types
CN105049482A (en) * 2015-06-03 2015-11-11 李博 Geographic position information matching system and method after unexpected meeting
CN106326289B (en) * 2015-06-30 2020-07-28 腾讯科技(深圳)有限公司 Contact person matching method and device
US9693202B2 (en) 2015-07-01 2017-06-27 Mastercard International Incorporated Systems and methods for determining device location using wireless data and other geographical location data
CN105141664A (en) * 2015-07-28 2015-12-09 网易传媒科技(北京)有限公司 Method and equipment for recommending friends to network reading user
WO2017021316A1 (en) * 2015-07-31 2017-02-09 Söchtig Julia S Communication device amd method for communicating with others
CN106572129A (en) * 2015-10-09 2017-04-19 美的集团股份有限公司 Bank-card preferential information pushing method and apparatus thereof
GB2558854A (en) * 2015-10-22 2018-07-18 Boruhovin Elizabeth Method for recommending, monitoring, selecting, purchasing, delivering gifts
US10191988B2 (en) * 2015-10-28 2019-01-29 Sony Mobile Communications Inc. System and method for returning prioritized content
TWI570646B (en) * 2015-11-23 2017-02-11 財團法人資訊工業策進會 Location based community integration matchmaking system, method and computer readable recording media for optimizing sales
US9934397B2 (en) 2015-12-15 2018-04-03 International Business Machines Corporation Controlling privacy in a face recognition application
US10958435B2 (en) 2015-12-21 2021-03-23 Electro Industries/ Gauge Tech Providing security in an intelligent electronic device
US10795951B2 (en) 2015-12-22 2020-10-06 At&T Intellectual Property I, L.P. Method, computer-readable storage device and apparatus for utilizing companion and event information
US10430263B2 (en) 2016-02-01 2019-10-01 Electro Industries/Gauge Tech Devices, systems and methods for validating and upgrading firmware in intelligent electronic devices
US10594787B2 (en) * 2016-04-12 2020-03-17 Disney Enterprises, Inc. System and method for presence or proximity-based sorting
CN106157088A (en) * 2016-04-28 2016-11-23 美信网络技术有限公司 A kind of method recording Information Communication
US9921726B1 (en) 2016-06-03 2018-03-20 Steelcase Inc. Smart workstation method and system
US10327094B2 (en) 2016-06-07 2019-06-18 NinthDecimal, Inc. Systems and methods to track locations visited by mobile devices and determine neighbors of and distances among locations
US9911260B2 (en) * 2016-06-23 2018-03-06 International Business Machines Corporation Associating external credentials with mobile devices
US9807186B1 (en) * 2016-08-12 2017-10-31 Venuenext, Inc. Transmitting notifications to users in a venue based on locations of users within the venue
USD781882S1 (en) 2016-08-30 2017-03-21 Tinder, Inc. Display screen or portion thereof with a graphical user interface of an electronic device
USD781311S1 (en) 2016-08-30 2017-03-14 Tinder, Inc. Display screen or portion thereof with a graphical user interface
USD854025S1 (en) 2016-08-30 2019-07-16 Match Group, Llc Display screen or portion thereof with a graphical user interface of an electronic device
USD780775S1 (en) 2016-08-30 2017-03-07 Tinder, Inc. Display screen or portion thereof with a graphical user interface of an electronic device
USD852809S1 (en) 2016-08-30 2019-07-02 Match Group, Llc Display screen or portion thereof with a graphical user interface of an electronic device
US10390212B2 (en) 2016-09-15 2019-08-20 Proximity Grid, Inc. Tracking system having an option of not being trackable
US10015630B2 (en) 2016-09-15 2018-07-03 Proximity Grid, Inc. Tracking people
US9713118B1 (en) * 2016-09-19 2017-07-18 International Business Machines Corporation Device tagging using micro-location movement data
US10264213B1 (en) 2016-12-15 2019-04-16 Steelcase Inc. Content amplification system and method
EP3343489A1 (en) * 2016-12-29 2018-07-04 Thomson Licensing Method and apparatus for detecting user interactions with a communication device
US10166437B2 (en) 2017-01-24 2019-01-01 International Business Machines Corporation Biometric monitoring system
US10561952B2 (en) * 2017-02-02 2020-02-18 Cbs Interactive Inc. Management of turn-based selection systems
US20180293214A1 (en) * 2017-04-11 2018-10-11 Microsoft Technology Licensing, Llc Context-based shape extraction and interpretation from hand-drawn ink input
US10484350B2 (en) 2017-04-26 2019-11-19 At&T Intellectual Property I, L.P. Privacy-preserving location corroborations
US10360615B2 (en) * 2017-05-08 2019-07-23 Bonder, Inc. Connecting people within physical spaces
US10459450B2 (en) 2017-05-12 2019-10-29 Autonomy Squared Llc Robot delivery system
WO2020072073A1 (en) * 2017-10-06 2020-04-09 Ali Benamara System and method for providing a social search engine, collaborative, and inquiry platform
CN107908655B (en) * 2017-10-12 2019-03-19 北京三快在线科技有限公司 A kind of method and apparatus of positioning
CN107612819A (en) * 2017-10-24 2018-01-19 上海斐讯数据通信技术有限公司 The method and its route terminal of People Near Me relation are established based on route terminal
US10652620B2 (en) 2017-12-05 2020-05-12 TrailerVote Corp. Movie trailer voting system with audio movie trailer identification
US10650393B2 (en) 2017-12-05 2020-05-12 TrailerVote Corp. Movie trailer voting system with audio movie trailer identification
US10678560B2 (en) * 2018-08-02 2020-06-09 International Business Machines Corporation Applying configuration settings to a device
US10977722B2 (en) 2018-08-20 2021-04-13 IM Pro Makeup NY LP System, method and user interfaces and data structures in a cross-platform facility for providing content generation tools and consumer experience
KR101996220B1 (en) * 2018-10-30 2019-07-04 전형일 System and method for managing schedule automatically based location
US10852155B2 (en) 2019-02-04 2020-12-01 Here Global B.V. Language density locator
US10687273B1 (en) 2019-03-19 2020-06-16 Bank Of America Corporation Provisioning services based on geolocation data and activity recognition
KR102151571B1 (en) * 2019-06-28 2020-09-04 주식회사 비즈모델라인 System for Operating Relationship Point by using Location

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001175718A (en) * 1999-12-15 2001-06-29 Nec Corp System and method for introduction and recording medium with program for introduction recorded thereon
JP2002024113A (en) * 1998-06-30 2002-01-25 Masanobu Kujirada Encounter/contact supporting system
JP2002150037A (en) * 2000-11-06 2002-05-24 Tetsuya Oshima Information intermediation system using positional information
JP2002352010A (en) * 2001-05-29 2002-12-06 Nec Corp Community information system and business
JP2004005128A (en) * 2002-05-31 2004-01-08 Matsushita Electric Ind Co Ltd Information processing system and electronic commerce system using the same

Family Cites Families (141)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5086394A (en) 1989-05-11 1992-02-04 Shmuel Shapira Introduction system for locating compatible persons
US5903454A (en) * 1991-12-23 1999-05-11 Hoffberg; Linda Irene Human-factored interface corporating adaptive pattern recognition based controller apparatus
US5493692A (en) 1993-12-03 1996-02-20 Xerox Corporation Selective delivery of electronic messages in a multiple computer system based on context and environment of a user
US5555376A (en) 1993-12-03 1996-09-10 Xerox Corporation Method for granting a user request having locational and contextual attributes consistent with user policies for devices having locational attributes consistent with the user request
US5893075A (en) * 1994-04-01 1999-04-06 Plainfield Software Interactive system and method for surveying and targeting customers
US5724567A (en) * 1994-04-25 1998-03-03 Apple Computer, Inc. System for directing relevance-ranked data objects to computer users
US5948040A (en) * 1994-06-24 1999-09-07 Delorme Publishing Co. Travel reservation information and planning system
US5758257A (en) * 1994-11-29 1998-05-26 Herz; Frederick System and method for scheduling broadcast of and access to video programs and other data using customer profiles
US6571279B1 (en) * 1997-12-05 2003-05-27 Pinpoint Incorporated Location enhanced information delivery system
US5960173A (en) * 1995-12-22 1999-09-28 Sun Microsystems, Inc. System and method enabling awareness of others working on similar tasks in a computer work environment
US6119114A (en) * 1996-09-17 2000-09-12 Smadja; Frank Method and apparatus for dynamic relevance ranking
US6175831B1 (en) * 1997-01-17 2001-01-16 Six Degrees, Inc. Method and apparatus for constructing a networking database and system
US6091956A (en) * 1997-06-12 2000-07-18 Hollenberg; Dennis D. Situation information system
US5963951A (en) * 1997-06-30 1999-10-05 Movo Media, Inc. Computerized on-line dating service for searching and matching people
US6112181A (en) * 1997-11-06 2000-08-29 Intertrust Technologies Corporation Systems and methods for matching, selecting, narrowcasting, and/or classifying based on rights management and/or other information
US6134532A (en) * 1997-11-14 2000-10-17 Aptex Software, Inc. System and method for optimal adaptive matching of users to most relevant entity and information in real-time
US6647257B2 (en) * 1998-01-21 2003-11-11 Leap Wireless International, Inc. System and method for providing targeted messages based on wireless mobile location
WO1999060483A1 (en) * 1998-05-21 1999-11-25 Equifax Inc. System and method for authentication of network users
ES2425056T3 (en) * 1998-07-20 2013-10-11 Unwired Planet, Llc Subscriber-based location-based services
US6115709A (en) * 1998-09-18 2000-09-05 Tacit Knowledge Systems, Inc. Method and system for constructing a knowledge profile of a user having unrestricted and restricted access portions according to respective levels of confidence of content of the portions
US6253202B1 (en) 1998-09-18 2001-06-26 Tacit Knowledge Systems, Inc. Method, system and apparatus for authorizing access by a first user to a knowledge profile of a second user responsive to an access request from the first user
US6513015B2 (en) * 1998-09-25 2003-01-28 Fujitsu Limited System and method for customer recognition using wireless identification and visual data transmission
US6845370B2 (en) * 1998-11-12 2005-01-18 Accenture Llp Advanced information gathering for targeted activities
US6446076B1 (en) 1998-11-12 2002-09-03 Accenture Llp. Voice interactive web-based agent system responsive to a user location for prioritizing and formatting information
US6317718B1 (en) * 1999-02-26 2001-11-13 Accenture Properties (2) B.V. System, method and article of manufacture for location-based filtering for shopping agent in the physical world
US6965868B1 (en) * 1999-08-03 2005-11-15 Michael David Bednarek System and method for promoting commerce, including sales agent assisted commerce, in a networked economy
US6549768B1 (en) 1999-08-24 2003-04-15 Nokia Corp Mobile communications matching system
US6490519B1 (en) * 1999-09-27 2002-12-03 Decell, Inc. Traffic monitoring system and methods for traffic monitoring and route guidance useful therewith
US7109869B2 (en) 1999-09-28 2006-09-19 Clifford Sweatte Method and system for facility security
US6819919B1 (en) * 1999-10-29 2004-11-16 Telcontar Method for providing matching and introduction services to proximate mobile users and service providers
JP2001134581A (en) 1999-11-02 2001-05-18 Nec Corp Method, device, and receiver for advertisement, and recording medium
US8023622B2 (en) * 2000-12-21 2011-09-20 Grape Technology Group, Inc. Technique for call context based advertising through an information assistance service
US7418402B2 (en) * 1999-11-18 2008-08-26 First Aura, Llc Method and system for providing local information over a network
US6832245B1 (en) * 1999-12-01 2004-12-14 At&T Corp. System and method for analyzing communications of user messages to rank users and contacts based on message content
US7284033B2 (en) 1999-12-14 2007-10-16 Imahima Inc. Systems for communicating current and future activity information among mobile internet users and methods therefor
US6834195B2 (en) * 2000-04-04 2004-12-21 Carl Brock Brandenberg Method and apparatus for scheduling presentation of digital content on a personal communication device
AU2597801A (en) * 1999-12-29 2001-07-09 Harry A. Glorikian An internet system for connecting client-travelers with geographically-associated data
US6343317B1 (en) * 1999-12-29 2002-01-29 Harry A. Glorikian Internet system for connecting client-travelers with geographically-associated data
WO2001052173A1 (en) 2000-01-13 2001-07-19 Erinmedia, Inc. Privacy compliant multiple dataset correlation system
US6587835B1 (en) * 2000-02-09 2003-07-01 G. Victor Treyz Shopping assistance with handheld computing device
US7181412B1 (en) * 2000-03-22 2007-02-20 Comscore Networks Inc. Systems and methods for collecting consumer data
US7822635B1 (en) * 2000-04-28 2010-10-26 International Business Machines Corporation Managing consumer preferences with a portable data processing system
US6542449B2 (en) * 2000-05-18 2003-04-01 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. Disk drive apparatus
US6539232B2 (en) * 2000-06-10 2003-03-25 Telcontar Method and system for connecting mobile users based on degree of separation
US6542748B2 (en) * 2000-06-10 2003-04-01 Telcontar Method and system for automatically initiating a telecommunications connection based on distance
US6542749B2 (en) * 2000-06-10 2003-04-01 Telcontar Method and system for connecting proximately located mobile users based on compatible attributes
US6542750B2 (en) * 2000-06-10 2003-04-01 Telcontar Method and system for selectively connecting mobile users based on physical proximity
AUPQ830600A0 (en) * 2000-06-23 2000-07-13 Hancock, John Comunet - a people networking system
US6647269B2 (en) * 2000-08-07 2003-11-11 Telcontar Method and system for analyzing advertisements delivered to a mobile unit
US6681108B1 (en) * 2000-08-16 2004-01-20 Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. Network and method for identifying entities sharing a common network location
US6618593B1 (en) * 2000-09-08 2003-09-09 Rovingradar, Inc. Location dependent user matching system
US20020059092A1 (en) * 2000-09-08 2002-05-16 Hirohisa Naito Behavior data fee collection system
AU8920801A (en) 2000-09-29 2002-04-08 Ericsson Telefon Ab L M Methods, systems and computer program products for identifying a compatible individual in a geographic area
US7185065B1 (en) * 2000-10-11 2007-02-27 Buzzmetrics Ltd System and method for scoring electronic messages
US7197470B1 (en) * 2000-10-11 2007-03-27 Buzzmetrics, Ltd. System and method for collection analysis of electronic discussion methods
DE10053825A1 (en) * 2000-10-30 2002-05-16 E Plus Mobilfunk Gmbh & Co Kg Method for merging (matching) requirement profiles in real time with regard to content and / or geographical position using telecommunication networks
WO2002041176A1 (en) * 2000-11-20 2002-05-23 British Telecommunicaitons Public Limited Company Method of updating interests
US7246078B2 (en) * 2000-12-04 2007-07-17 Ncr Corporation System and methods for graphically representing purchase profiles and sales guidance to a customer service representative
US7813741B2 (en) * 2001-07-18 2010-10-12 Decarta Inc. System and method for initiating responses to location-based events
CA2725700C (en) 2000-12-22 2015-11-24 Research In Motion Limited Wireless router system and method
US6690918B2 (en) 2001-01-05 2004-02-10 Soundstarts, Inc. Networking by matching profile information over a data packet-network and a local area network
US6795710B1 (en) * 2001-01-05 2004-09-21 Palmone, Inc. Identifying client patterns using online location-based derivative analysis
DE60209947T2 (en) * 2001-01-09 2007-02-22 Metabyte Networks, Inc., Fremont A system, method and software for providing targeted advertising through user profile data structure based on user preferences
US7343317B2 (en) 2001-01-18 2008-03-11 Nokia Corporation Real-time wireless e-coupon (promotion) definition based on available segment
FI111781B (en) * 2001-01-29 2003-09-15 Esa Runola A method for finding a partner
WO2002065237A2 (en) * 2001-02-09 2002-08-22 Softcoin, Inc. Providing promotions over a network
US20020116330A1 (en) 2001-02-21 2002-08-22 Hed Aharon Zeev Wireless communicating credit card
US20020178440A1 (en) * 2001-03-28 2002-11-28 Philips Electronics North America Corp. Method and apparatus for automatically selecting an alternate item based on user behavior
US20020147619A1 (en) * 2001-04-05 2002-10-10 Peter Floss Method and system for providing personal travel advice to a user
US7698228B2 (en) * 2001-04-27 2010-04-13 Accenture Llp Tracking purchases in a location-based services system
US6944447B2 (en) * 2001-04-27 2005-09-13 Accenture Llp Location-based services
US6848542B2 (en) * 2001-04-27 2005-02-01 Accenture Llp Method for passive mining of usage information in a location-based services system
GB2375921A (en) * 2001-05-23 2002-11-27 Int Computers Ltd Location-based matching service
US7305350B1 (en) * 2001-06-29 2007-12-04 Aol Llc System for notifying an online client of a mobile vendor
US20030014373A1 (en) * 2001-07-13 2003-01-16 Damir Perge System and method for matching business partners
US7463890B2 (en) * 2002-07-24 2008-12-09 Herz Frederick S M Method and apparatus for establishing ad hoc communications pathways between source and destination nodes in a communications network
US7454464B2 (en) * 2001-09-10 2008-11-18 Intel Corporation Peer discovery and connection management based on context sensitive social networks
JP4244550B2 (en) * 2001-11-15 2009-03-25 ソニー株式会社 Server apparatus, content providing method, and content providing system
US7209906B2 (en) * 2002-01-14 2007-04-24 International Business Machines Corporation System and method for implementing a metrics engine for tracking relationships over time
US6812840B2 (en) * 2002-01-23 2004-11-02 Lucent Technologies Inc. Object area network
US6822568B2 (en) * 2002-01-23 2004-11-23 Lucent Technologies Inc. Space area network
US7167910B2 (en) * 2002-02-20 2007-01-23 Microsoft Corporation Social mapping of contacts from computer communication information
US8095589B2 (en) * 2002-03-07 2012-01-10 Compete, Inc. Clickstream analysis methods and systems
CN1662913A (en) * 2002-04-19 2005-08-31 斯蒂芬·J·卡尔顿 Portable communication apparatus and methods for match-making with distributed memory
GB2388493A (en) * 2002-05-08 2003-11-12 Charles Peter William Hornsby Location based matchmaking using mobile access devices
US7254406B2 (en) 2002-06-10 2007-08-07 Suman Beros Method and apparatus for effecting a detection of mobile devices that are proximate and exhibit commonalities between specific data sets, or profiles, associated with the persons transporting the mobile devices
AU2003253765A1 (en) * 2002-06-27 2004-01-19 Small World Productions, Inc. System and method for locating and notifying a user of a person, place or thing having attributes matching the user's stated prefernces
US7263351B2 (en) * 2002-07-01 2007-08-28 Qualcomm Incorporated Wireless network optimization through remote device data
US7539697B1 (en) * 2002-08-08 2009-05-26 Spoke Software Creation and maintenance of social relationship network graphs
US7974849B1 (en) * 2002-08-12 2011-07-05 Oracle America, Inc. Detecting and modeling temporal computer activity patterns
US8224700B2 (en) * 2002-08-19 2012-07-17 Andrew Silver System and method for managing restaurant customer data elements
US6996394B2 (en) * 2002-08-30 2006-02-07 Qualcomm Incorporated Server processing in providing messages for a wireless device connecting to a server
WO2004023329A1 (en) * 2002-09-09 2004-03-18 Oni Adeboyejo A Enablement of collaborative and integrated decision-making
US7177880B2 (en) * 2002-12-19 2007-02-13 International Business Machines Corporation Method of creating and displaying relationship chains between users of a computerized network
US20040122803A1 (en) * 2002-12-19 2004-06-24 Dom Byron E. Detect and qualify relationships between people and find the best path through the resulting social network
US7109859B2 (en) 2002-12-23 2006-09-19 Gentag, Inc. Method and apparatus for wide area surveillance of a terrorist or personal threat
US7246067B2 (en) 2002-12-26 2007-07-17 Better Dating Bureau, Inc. Secure online dating support system and method
US7243105B2 (en) * 2002-12-31 2007-07-10 British Telecommunications Public Limited Company Method and apparatus for automatic updating of user profiles
US9742615B1 (en) * 2002-12-31 2017-08-22 Aol Inc. Popularity index
US7295119B2 (en) * 2003-01-22 2007-11-13 Wireless Valley Communications, Inc. System and method for indicating the presence or physical location of persons or devices in a site specific representation of a physical environment
US9818136B1 (en) * 2003-02-05 2017-11-14 Steven M. Hoffberg System and method for determining contingent relevance
KR20040073803A (en) 2003-02-14 2004-08-21 한성구 system and method for searching favorite type using mobile
US20040162830A1 (en) * 2003-02-18 2004-08-19 Sanika Shirwadkar Method and system for searching location based information on a mobile device
US8554592B1 (en) * 2003-03-13 2013-10-08 Mastercard International Incorporated Systems and methods for transaction-based profiling of customer behavior
WO2004084532A1 (en) 2003-03-17 2004-09-30 Spector & Associates, Inc. Apparatus and method for broadcasting messages to selected group (s) of users
US20050071477A1 (en) * 2003-03-27 2005-03-31 Microsoft Corporation Providing information links via a network
US20050015432A1 (en) * 2003-05-13 2005-01-20 Cohen Hunter C. Deriving contact information from emails
US7069308B2 (en) * 2003-06-16 2006-06-27 Friendster, Inc. System, method and apparatus for connecting users in an online computer system based on their relationships within social networks
US20040111360A1 (en) * 2003-07-14 2004-06-10 David Albanese System and method for personal and business information exchange
US20050038876A1 (en) * 2003-08-15 2005-02-17 Aloke Chaudhuri System and method for instant match based on location, presence, personalization and communication
US20050048961A1 (en) * 2003-08-27 2005-03-03 Jambo Networks, Inc. System and method for providing communication services to mobile device users
US7680796B2 (en) * 2003-09-03 2010-03-16 Google, Inc. Determining and/or using location information in an ad system
US20050054352A1 (en) * 2003-09-08 2005-03-10 Gyora Karaizman Introduction system and method utilizing mobile communicators
US20060004631A1 (en) * 2003-09-11 2006-01-05 Roberts Gregory B Method and system for generating real-time directions associated with product promotions
US8620733B2 (en) * 2003-09-11 2013-12-31 Catalina Marketing Corporation Method and system for electronic distribution of incentives having real-time consumer-based directions
US8620732B2 (en) * 2003-09-11 2013-12-31 Catalina Marketing Corporation Method and system for presenting banners having direct link to user profile information
US20050080861A1 (en) * 2003-10-14 2005-04-14 Daniell W. Todd Selectively displaying email folders
US7392057B2 (en) * 2003-10-31 2008-06-24 Samsung Electronics Co., Ltd Message service method for mobile communication terminal using position information
US7373109B2 (en) * 2003-11-04 2008-05-13 Nokia Corporation System and method for registering attendance of entities associated with content creation
US7039440B2 (en) 2003-11-20 2006-05-02 International Business Machines Corporation Wireless rechargeable money card
KR100460439B1 (en) 2003-12-29 2004-12-09 한국생명공학연구원 Food additive containing Agastache rugosa Extract
US7707122B2 (en) * 2004-01-29 2010-04-27 Yahoo ! Inc. System and method of information filtering using measures of affinity of a relationship
US7269590B2 (en) * 2004-01-29 2007-09-11 Yahoo! Inc. Method and system for customizing views of information associated with a social network user
US7310676B2 (en) 2004-02-09 2007-12-18 Proxpro, Inc. Method and computer system for matching mobile device users for business and social networking
US7707039B2 (en) * 2004-02-15 2010-04-27 Exbiblio B.V. Automatic modification of web pages
US20050187818A1 (en) * 2004-02-20 2005-08-25 Zito David D. Computerized advertising offer exchange
US20050198031A1 (en) * 2004-03-04 2005-09-08 Peter Pezaris Method and system for controlling access to user information in a social networking environment
US20050197846A1 (en) * 2004-03-04 2005-09-08 Peter Pezaris Method and system for generating a proximity index in a social networking environment
GB0407369D0 (en) * 2004-03-31 2004-05-05 British Telecomm Trust tokens
WO2006118558A1 (en) * 2004-04-14 2006-11-09 Sagi Richberg Method and system for connecting users
US8788592B1 (en) * 2004-04-15 2014-07-22 Oracle America, Inc. System and method for customizable e-mail message notes
US7593740B2 (en) * 2004-05-12 2009-09-22 Google, Inc. Location-based social software for mobile devices
US7725463B2 (en) * 2004-06-30 2010-05-25 Microsoft Corporation System and method for generating normalized relevance measure for analysis of search results
US7917587B2 (en) * 2004-07-30 2011-03-29 Microsoft Corporation Method and system for prioritizing communications based on interpersonal relationships
KR101061265B1 (en) 2004-10-19 2011-08-31 야후! 인크. System and method for location based social networking
US7324957B2 (en) * 2004-10-21 2008-01-29 Soundstarts, Inc. Proximal advertising using hand-held communication devices
EP1856640A2 (en) * 2005-03-02 2007-11-21 Markmonitor, Inc. Trust evaluation systems and methods
US9516470B1 (en) * 2007-03-08 2016-12-06 Amazon Technologies, Inc. System and method for providing advertising based on mobile device travel patterns
US20110238755A1 (en) * 2010-03-24 2011-09-29 Hameed Khan Proximity-based social networking
US9319390B2 (en) * 2010-03-26 2016-04-19 Nokia Technologies Oy Method and apparatus for providing a trust level to access a resource
US8880555B2 (en) * 2010-12-17 2014-11-04 Facebook, Inc. Ranking of address book contacts based on social proximity

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002024113A (en) * 1998-06-30 2002-01-25 Masanobu Kujirada Encounter/contact supporting system
JP2001175718A (en) * 1999-12-15 2001-06-29 Nec Corp System and method for introduction and recording medium with program for introduction recorded thereon
JP2002150037A (en) * 2000-11-06 2002-05-24 Tetsuya Oshima Information intermediation system using positional information
JP2002352010A (en) * 2001-05-29 2002-12-06 Nec Corp Community information system and business
JP2004005128A (en) * 2002-05-31 2004-01-08 Matsushita Electric Ind Co Ltd Information processing system and electronic commerce system using the same

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